用于图像超分辨率的迭代推理时缩放

本文解决了使用扩散模型进行图像超分辨率时，如何在感知质量和结构保真度之间取得平衡的难题。它提出了一种新的无需训练的框架IAFS，该框架通过迭代细化图像并自适应地融合频率信息来实现。主要贡献在于提出了一种改进细节和结构准确性的方法，优于现有的推理时缩放方法。

• •提出了用于图像超分辨率的无需训练的框架IAFS。
• •IAFS使用迭代细化和频率感知粒子融合。
• •解决了感知质量和结构保真度之间的权衡。
• •优于现有的推理时缩放方法。