图像生成

MRI super-resolution in ten sampling steps using a diffusion bridge model

基于扩散桥模型的十步采样MRI超分辨率

Mojtaba Safari, Hang Yu, Zach Eidex, Mingzhe Hu, Ryan J. Sanford, Alexandru Florea, Shansong Wang, Chih-Wei Chang, Erik H Middlebrooks, Aditya Juloori, Stanley L. Liauw, Ralph Weichselbaum, Xiaofeng Yang

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

专题命中 图像修复 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对MRI扫描时间与分辨率的权衡问题，提出仅需十步采样的超分辨率扩散桥模型SR-DBM，在7T脑和前列腺MRI数据集上的量化指标与视觉效果均优于九种对比方法。

MeanSR: Restoration Trajectory Learning for One-Step Perceptual Super-Resolution

MeanSR：用于单步感知超分辨率的恢复轨迹学习

Axi Niu, Jiawei Kou, Kang Zhang, Qingsen Yan, Jinqiu Sun, Yanning Zhang

专题命中 图像修复 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MeanSR是一种单步感知超分辨率方法，通过学习LR条件平均速度场并引入阶段感知时间采样策略，在CLIPIQA等指标上优于CTMSR，同时降低计算成本与延迟，提升了重建质量。

Comments 7 pages, 8 figures. Submitted to AAAI 2027

Mask-aware inference with State-Space Models

具有掩码意识的State-Space模型推理

Ignasi Mas, Ramon Morros, Javier-Ruiz Hidalgo, Ivan Huerta

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Partial Vision Mamba（PVM）架构，用于处理具有任意形状无效数据的State-Space模型推理任务，展示了其在深度补全、图像修复和分类中的有效性。

Comments Some results contain significant errors and we are working in a rework on this paper, which is now outdated