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图像超分辨率&超分辨率NeRF论文阅读
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前置知识

1）知识点1
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2）知识点2
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图像超分辨率

 《High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity》【CVPR’23】

Paper: 链接
Code: https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/
Author: Graduate School of Frontier Biosciences, Osaka University, Japan；CiNet, NICT, Japan

1）动机：
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2）相关工作：

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3）Method name
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$\quad$ 那么一个问题就是，xxx？

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4）实验部分：

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5）总结：

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《Dynamic High-Pass Filtering and Multi-Spectral Attention for Image Super-Resolution》【ICCV’21】

Paper: 链接
Code: None
Author: Harvard University；Northeastern University；Boston College

1）动机：
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2）相关工作：

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3）Method name
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$\quad$ 那么一个问题就是，xxx？

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4）实验部分：

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5）总结：

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《DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior》

Paper: 链接
Code: https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR
Author: SIAT，Shanghai AI Laboratory (Xpixel Group)

1）动机：
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- xxx
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2）相关工作：

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$\quad$ xxx
$\quad$ xxx。

3）Method name
$\quad$ xxx。如下图所示

$\quad$ xxx。

$\quad$ 那么一个问题就是，xxx？

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4）实验部分：

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5）总结：

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超分辨率NeRF

《NeRF-SR: High-Quality Neural Radiance Fields using Super-Sampling》

Paper: 链接
Code: xxx
Author: xxx

1）动机：
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- xxx
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《RefSR-NeRF: Towards High Fidelity and Super Resolution View Synthesis》

Paper: 链接
Code: https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/RefSR-NeRF_pytorch
Author: Huawei Noah’s Ark Lab

1）动机：
$\quad$ xxx：
- xxx
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2）相关工作：

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$\quad$ xxx。

3）Method name
$\quad$ xxx。如下图所示

$\quad$ xxx。

$\quad$ 那么一个问题就是，xxx？

$\quad$ xxx

4）实验部分：

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5）总结：

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《AligNeRF: High-Fidelity Neural Radiance Fields via Alignment-Aware Training》

Paper: 链接
Code: xxx
Author: xxx

1）动机：
$\quad$ xxx：
- xxx
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《RefSR-NeRF: Towards High Fidelity and Super Resolution View Synthesis》

Paper: 链接
Code: xxx
Author: xxx

1）动机：
$\quad$ xxx：
- xxx
- xxx
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《NeRFLix: High-Quality Neural View Synthesis by Learning a Degradation-Driven Inter-Viewpoint MiXer》

Paper: 链接
Code: xxx
Author: xxx

1）动机：
$\quad$ xxx：
- xxx
- xxx
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原文地址：https://blog.csdn.net/DUDUDUTU/article/details/133879538