图像生成

Mixture of Ranks with Degradation-Aware Routing for One-Step Real-World Image Super-Resolution

稀疏专家混合与退化感知路由用于一步现实图像超分辨率

Xiao He, Zhijun Tu, Kun Cheng, Mingrui Zhu, Jie Hu, Nannan Wang, Xinbo Gao

机构 * State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University（信息服务网络国家重点实验室，西安电子科技大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 图像修复 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于稀疏MoE和退化感知路由的单步现实图像超分辨率框架，通过细粒度专家分区和动态负载均衡提升超分辨率效果。

Comments 16 pages, Accepted by AAAI 2026, v2: corrected typos

MegaSR: Mining Customized Semantics and Expressive Guidance for Real-World Image Super-Resolution

MegaSR: 为真实世界图像超分辨率挖掘定制语义和表达引导

Xinrui Li, Jinrong Zhang, Jianlong Wu, Chong Chen, Liqiang Nie, Zhouchen Lin

专题命中 图像修复 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MegaSR通过定制语义和表达引导提升真实世界图像超分辨率的重建质量与结构一致性。