In our experiments, the SR3 model can achieve better visual results with the same reverse steps and learning rate. You can select the JSON files with annotated suffix names to train the different models.

2024年4月10日 · 本文介绍了使用DiffusionModel（DDPM）改进的超分辨率方法SR3，通过迭代细化在生成过程中加入低分辨率图像，提高模型的定向生成能力。 尽管训练稳定且能应用于去噪、去雾等领域，但论文主要贡献在于展示了一种新的思路而非仅限于超分辨率性能提升。

This is an unofficial implementation of Image Super-Resolution via Iterative Refinement(SR3) by PyTorch. There are some implementation details that may vary from the paper's description, which may be different from the actual SR3 structure due to details missing.

Reimplementation of 4x SR3 https://arxiv.org/abs/2104.07636.

2021年4月15日 · We present SR3, an approach to image Super-Resolution via Repeated Refinement. SR3 adapts denoising diffusion probabilistic models to conditional image generation and performs super-resolution through a stochastic denoising process.

在diffusion.test(continous=True)里面，进入到model.py的第60行test函数，然后进入到ddpm_modules或sr3_modules的diffusion.py的super_resolution函数。 注意这里的x_in是super resolution图片，因为最后采样生成的图片是sr的，所以需要保证condition_x和噪声的形状和最终采样得到的大小一致。

2024年8月8日 · Image Super-Resolution via Iterative Refinement (SR3) 是一个基于PyTorch的开源实现，旨在通过迭代精炼技术提升图像的分辨率。该项目是对原始论文的非官方实现，尽管在某些实现细节上与论文有所不同，但依然保持了核心的算法思想和技术优势。

We present SR3, an approach to image Super-Resolution via Repeated Refinement. SR3 adapts denoising diffusion probabilistic models to conditional image generation and performs super-resolution through a stochastic denoising process.

2023年1月31日 · 這邊先稍微簡單介紹一下什麼是 SR3。 就是🔭望遠鏡效果的影像處理 (image-processing)，放 越大越清晰。 以電腦處理影像的角度來說，也許會覺得是個幌子，或者說厲害歸厲害，但也沒這麼牛逼呀~你輸入的像素點資料就這麼少，怎麼可能吐出更多。 🙄🙄🙄. 其實是可以拉，只是跟原圖一不一樣又是另一回事。 所以這邊想要表達的意思是說，雖然超解析度 (Super...

2023年4月24日 · 在SR3中加入低分辨率的图像是为了提高 模型 的 泛化能力。 对于 图像超分辨率 问题，一般情况下只有使用高分辨率图像来进行训练容易导致模型过拟合，即只能对训练集中的图像进行很好的超分辨率处理，而对于新的、未经常见的图像无法进行有效处理。 如果我们将低分辨率图像也引入到训练中，就可以让模型学习如何从低分辨率图像中推断出高分辨率图像的信息，从而提高模型的泛化能力，使其在处理新的、未经常见的图像时也能发挥更好的效果。 在 SR3 …