Real-World Blind Super-Resolution via Feature Matching with Implicit High-Resolution Priors
通过与隐式高分辨率先验进行特征匹配实现真实世界的盲超分辨率
机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； SSE, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学（深圳）SSE）
AI总结 针对现实世界图像超分辨率难题，提出FeMaSR方法，在紧凑特征空间通过匹配LR与HR图像特征及解码来恢复逼真HR图像，利用预训练HR先验、语义正则化及残差连接，实验显示其效果优于以往方法。
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