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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明公开了一种基于稳定扩散的真实世界图像超分辨率方法，涉及图像超分辨率技术领域，具体通过构建并训练增强先验引导扩散模型实现；所述增强先验引导扩散模型实现真实世界图像超分辨率的过程为：预处理模块根据低分辨率图像生成预处理图像，分割模块根据预处理图像生成对应的分割掩码图像，注意力融合模块根据预处理图像和分割掩码图像的潜在特征生成融合潜在特征；语义提示提取器从预处理图像提取高质量语义提示词输入去噪主干网络；控制网络基于融合潜在特征对去噪主干网络进行特征调制；去噪主干网络输出高分辨率图像。本发明在真实世界图像超分辨率任务上更注重图像高频细节和结构层次，保证了复原图像的真实性与一致性。
主权项：1.一种基于稳定扩散的真实世界图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤：制作数据集，并选择稳定扩散模型作为预训练模型；构建基于注意力的注意力融合模块、语义提示提取器和控制网络；将注意力融合模块、语义提示提取器和控制网络引入预训练模型，构建增强先验引导扩散模型；所述增强先验引导扩散模型还包括预处理模块和分割模块，预处理模块根据输入的低分辨率图像生成预处理图像；分割模块根据预处理图像生成对应的分割掩码图像；注意力融合模块整合预处理图像和分割掩码图像的潜在特征，生成融合潜在特征；语义提示提取器从预处理图像中提取到高质量语义提示词并输入到稳定扩散模型的去噪主干网络；控制网络根据融合潜在特征对去噪主干网络进行特征调制；去噪主干网络在控制网络的特征调制下输出高分辨率图像；基于数据集训练增强先验引导扩散模型，利用训练好的增强先验引导扩散模型实现真实世界图像超分辨率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 一种基于稳定扩散的真实世界图像超分辨率方法
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