提出RefGC-SR²超分与精修新任务
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提出RefGC-SR²超分与精修新任务
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报道摘要
研究者提出新任务 RefGC-SR²，在生成后处理阶段复用用户提供的原始高分辨率参考图，同时恢复丢失细节、修正生成伪影并放大输出。为此构建了首个真实场景三元组数据生成流程，并训练出双联图条件生成器来合成配对低质锚点。所提出的频率感知扩散 Transformer 模型能选择性注入参考图细节并去除伪影，在身份保真与高分辨率细节恢复上均优于现有 RefGCR 和 RefSR 基线。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月7日 12:00
RefGC-SR²：AI 生成内容的参考引导超分辨率与精修报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CVRefGC-SR²：AI 生成内容的参考引导超分辨率与精修
研究者提出新任务 RefGC-SR²，在生成后处理阶段复用用户提供的原始高分辨率参考图，同时恢复丢失细节、修正生成伪影并放大输出。为此构建了首个真实场景三元组数据生成流程，并训练出双联图条件生成器来合成配对低质锚点。所提出的频率感知扩散 Transformer 模型能选择性注入参考图细节并去除伪影，在身份保真与高分辨率细节恢复上均优于现有 RefGCR 和 RefSR 基线。
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