CVPR 2024 超分辨率(super-resolution)方向上接收论文总结

目录

  • CVPR 2024
    • 图像超分
      • 盲超分 / 真实世界 / 参考
    • 视频超分
    • 数据集
    • 特殊场景
  • 总结
  • 参考资料

CVPR 2024

CVPR 2024 会议将于 2024 年 6 月 17 日至 21 日在美国西雅图举行。

今年共提交了11532份有效论文,2719篇论文被接收,录用率为23.6%。2719篇被接收论文中,具体录用情况:

  • Poster论文有2305篇,占比84.8%。CVPR组委会将以Poster形式展示论文。

  • Poster(Highlight)被所在地区主席认为特别有趣或具有创新性的论文,今年共有324篇(11.9%)。

  • Oral论文共有90篇,占比3.3%。录用者可以15分钟介绍自己的论文。

图像超分

  1. Self-Adaptive Reality-Guided Diffusion for Artifact-Free Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.16643
    • Code: https://github.com/ProAirVerse/Self-Adaptive-Guidance-Diffusion
    • Keywords: Diffusion; Artifact-Free
  2. Text-guided Explorable Image Super-resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.01124
    • Code: https://github.com/KVGandikota/Text-guidedSR
    • Keywords: Zero-shot; Diffusion; Text-to-image T2I
  3. Training Generative Image Super-Resolution Models by Wavelet-Domain Losses Enables Better Control of Artifacts
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2402.19215
    • Code: https://github.com/mandalinadagi/WGSR
    • Keywords: Wavelet-Domain Losses
  4. CFAT: Unleashing TriangularWindows for Image Super-resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.16143
    • Code: https://github.com/rayabhisek123/CFAT
    • Keywords: Transformer
  5. AdaBM: On-the-Fly Adaptive Bit Mapping for Image Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2404.03296
    • Code: https://github.com/Cheeun/AdaBM
    • Keywords: Quantization 量化
  6. Transcending the Limit of Local Window: Advanced Super-Resolution Transformer with Adaptive Token Dictionary
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2401.08209
    • Code: https://github.com/LabShuHangGU/Adaptive-Token-Dictionary
    • Keywords: Transformer
  7. SinSR: Diffusion-Based Image Super-Resolution in a Single Step
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2311.14760
    • Code: https://github.com/wyf0912/SinSR
    • Keywords: Diffusion
  8. Image Processing GNN: Breaking Rigidity in Super-Resolution
    • Paper:
    • Code:
    • Keywords: GNN
  9. Low-Res Leads the Way: Improving Generalization for Super-Resolution by Self-Supervised Learning
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.02601
    • Code: https://haoyuchen.com/LWay
    • Keywords:
    • Blog: CVPR 2024 | 涨点!LWay:通过自监督学习提高超分辨率的泛化能力
    • Team: Zhensong Zhang (张镇嵩)Huawei Noah’s Ark Lab
  10. Boosting Flow-based Generative Super-Resolution Models via Learned Prior
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.10988
    • Code: https://github.com/liyuantsao/FlowSR-LP
    • Keywords: Flow
  11. Learning Coupled Dictionaries from Unpaired Data for Image Super-Resolution
    • Paper: https://junchenglee.com/paper/CVPR.pdf
    • Code:
    • Keywords: Autoencoder
  12. Navigating Beyond Dropout: An Intriguing Solution towards Generalizable Image Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2402.18929
    • Code: https://github.com/Dreamzz5/Simple-Align
    • Keywords: Dropout
    • Blog: CVPR 2024 | 超越Dropout:通用图像超分辨率的有趣解决方案

盲超分 / 真实世界 / 参考

  1. A Dynamic Kernel Prior Model for Unsupervised Blind Image Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2404.15620
    • Code: https://github.com/XYLGroup/DKP
    • Keywords: Unsupervised, Blind
  2. CDFormer: When Degradation Prediction Embraces Diffusion Model for Blind Image Super-Resolution
    • Paper:
    • Code:
    • Keywords: Diffusion; Blind
  3. Diffusion-based Blind Text Image Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2312.08886
    • Code:
    • Keywords: Blind; Diffusion; Real-world; Text
  4. SeD: Semantic-Aware Discriminator for Image Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2402.19387
    • Code: https://github.com/lbc12345/SeD
    • Keywords: Real SR; pretrained vision models (PVMs);
  5. Uncertainty-Aware Source-Free Adaptive Image Super-Resolution with Wavelet Augmentation Transformer
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17783
    • Code:
    • Keywords: Unsupervised Domain Adaptation (UDA); Transformer; Real-world
  6. Universal Robustness via Median Random Smoothing for Real-World Super-Resolution
    • Paper:
    • Code:
    • Keywords: Real-World
  7. SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2311.16518
    • Code: https://github.com/cswry/SeeSR
    • Keywords: Real-World; Prompt; text-to-image (T2I)
    • Blog: CVPR 2024 真实超分 SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution
    • Team: Lei Zhang
  8. CoSeR: Bridging Image and Language for Cognitive Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2311.16512
    • Code: https://github.com/VINHYU/CoSeR
    • Keywords: Text-to-image;
  9. Building Bridges across Spatial and Temporal Resolutions: Reference-Based Super-Resolution via Change Priors and Conditional Diffusion Model
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.17460
    • Code: https://github.com/dongrunmin/RefDiff
    • Keywords: Diffusion, RefSR

视频超分

  1. FMA-Net: Flow Guided Dynamic Filtering and Iterative Feature Refinement with Multi-Attention for Joint Video Super-Resolution and Deblurring (Oral)
    • Paper: http://arxiv.org/abs/2401.03707
    • Code: https://kaist-viclab.github.io/fmanet-site/
    • Keywords: SR & Deblurring
  2. Learning Spatial Adaptation and Temporal Coherence in Diffusion Models for Video Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.17000
    • Code:
    • Keywords: Diffusion
  3. Enhancing Video Super-Resolution via Implicit Resampling-based Alignment (Highlight)
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2305.00163
    • Code: https://github.com/kai422/IART
    • Keywords: Video
  4. Upscale-A-Video: Temporal-Consistent Diffusion Model for Real-World Video Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2312.06640
    • Code: https://github.com/sczhou/Upscale-A-Video
    • Keywords: Diffusion
  5. Video Super-Resolution Transformer with Masked Inter&Intra-Frame Attention
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2401.06312
    • Code: https://github.com/LabShuHangGU/MIA-VSR
    • Keywords: Transformer

数据集

  1. Continuous Optical Zooming: A Benchmark for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution in Real World
    • Paper:
    • Code:
    • Keywords: Real World; Arbitrary-Scale

特殊场景

  1. Super-Resolution Reconstruction from Bayer-Pattern Spike Streams
    • Paper:
    • Code: https://github.com/csycdong/CSCSR
    • Keywords: Bayer-Pattern Spike Streams
    • Team: 张健 北京大学 VILLA 实验室;
  2. Rethinking Diffusion Model for Multi-Contrast MRI Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2404.04785
    • Code: https://github.com/GuangYuanKK/DiffMSR
    • Keywords: MRI; Diffusion
  3. Bilateral Event Mining and Complementary for Event Stream Super-Resolution
    • Paper:
    • Code: https://github.com/Lqm26/BMCNet-ESR
    • Keywords: Event Stream
  4. APISR: Anime Production Inspired Real-World Anime Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.01598
    • Code: https://github.com/Kiteretsu77/APISR
    • Keywords: Anime 动漫超分
  5. CycleINR: Cycle Implicit Neural Representation for Arbitrary-Scale Volumetric Super-Resolution of Medical Data
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2404.04878
    • Code:
    • Keywords: Arbitrary-Scale; Medical
  6. Neural Super-Resolution for Real-time Rendering with Radiance Demodulation
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2308.06699
    • Code: https://github.com/Riga2/NSRD
    • Keywords: Real-time; Video;
  7. PFStorer: Personalized Face Restoration and Super-Resolution
    • Paper: https://arxiv.org/abs/2403.08436
    • Code:
    • Keywords: Face
  8. Learning Large-Factor EM Image Super-Resolution with Generative Priors
    • Paper:
    • Code: https://github.com/jtshou/GPEMSR
    • Keywords: Electron microscopy (EM)

总结

从本届接收的论文来看,Diffusion modelText 引入语义文本信息是大的热点,单纯的超分基本已经绝迹,一般必须带上特殊场景或背景。

参考资料

  1. CVPR 2024 Accepted Papers
  2. Image/Video Super-Resolution(图像超分辨率)
  3. CVPR2024 Super-Resolution
  4. CVPR2024 底层视觉 | 图像处理

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