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CVPR2024 | CoSeR:连接图像与语言实现认知超分辨率

真实世界的图像超分辨率(SR)是图像处理领域的一项基本任务,旨在增强低分辨率(LR)图像,生成对应的高分辨率(HR)图像。尽管近年来该领域取得了重大进展,但复杂现实场景的处理仍然面临着持久的挑战。利用图像先验是解决现实世界SR问题的常用策略,而最近出现的文生图扩散模型显示出基于用户提供的提示生成高质量图像的卓越能力。这些模型不仅具有强大的图像先验,而且能够以语言的形式对人类指令做出精确的反应。这展示了连接低级图像处理和高级抽象认知的可能性。传统的图像超分辨率技术坚持自下而上的方法,主要集中于局部内容和直接像素级处理。这些方法在把握整体图像上下文方面表现出固有的局限性,往往无法恢复严重退化但语义上至关重要的细节。此外,考虑到LR图像的病态性质,有可能引入语义错误的纹理。为了应对这些挑战,有必要为 SR 模型注入“认知”能力。因此,本文提出了一种先进的 SR 方法,称为认知超分辨率(CoSeR),它与人类在图像感知中采用的自上而下的认知过程一致。它从认知嵌入的生成开始,这是一种封装了 LR 图像总体理解的表示,包含场景语义和图像外观。这种认知嵌入能够精确地利用嵌入在预训练的文生图模型中的隐含先验知识,从而以类似于人类专业知识的方式增强恢复图像细节的能力。先前的工作使用分割图来提供语义,然而,获取现实世界LR图像的理想的分割图仍然很困难,且语义分割受限于预先定义的类别,限制了它在开放世界场景中的适用性。除了隐式地利用扩散先验,本文还显式地利用了图像先验。本文提出了一种新的方法,使用来自 LR 输入的认知嵌入,通过扩散模型生成参考图像,并将其用于指导恢复过程。如图1所示,认知嵌入包含了语言理解,同时保留了图像的颜色和纹理信息,从而产生了高质量的参考图像,不仅在语义上对齐,而且在外观上相似。这种显式方法在捕获高清纹理方面带来了实质性的改进。为了同时保证纹理的真实感和保真度,本文引入了一种“All-in-Attention”设计,通过注意机制集成了多个信息源,包括认知嵌入、参考图像和 LR 输入。这种方法允许模型灵活地使用不同的条件组件,从而产生改进的结果。实验表明,与以前的方法相比,本文的模型在生成更复杂的纹理的同时保持了保真度。

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出海业务网络加速方案技术能力详解

导语|随着出海业务的持续发展,各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案,进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术,实现各地用户的就近接入,通过高速通道直达源站区域,帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。 一、4  腾讯云网络加速总体技术架构体 1 腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中,现在已经是头部的企业,有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。本次分享主要是从网络方向上为大

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一文尽览 | 2023最新自动驾驶车辆控制全面综述!(状态估计/轨迹控制/框架应用等)

车辆控制是自动驾驶汽车、车联网和自动化汽车中最关键的挑战之一,在车辆安全、乘客舒适性、运输效率和节能方面至关重要。本次调查试图对车辆控制技术的现状进行全面彻底的概述,重点关注从微观层面的车辆状态估计和轨迹跟踪控制到宏观层面的CAV协同控制的演变。首先从车辆关键状态估计开始,特别是车辆侧滑角,这是车辆轨迹控制的最关键状态,以讨论具有代表性的方法。然后提出了用于AVs的符号车辆轨迹跟踪控制方法。除此之外,还进一步审查了CAV的协作控制框架和相应的应用程序。最后对未来的研究方向和挑战进行了讨论。本次调查旨在深入了解AVs和CAV车辆控制的最新技术,确定关键的重点领域,并指出进一步探索的潜在领域。

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