图像生成

GraftSR: Grafting Authentic Textures for Real-World Image Super-Resolution via Identical-Instance Guidance

GraftSR：通过相同实例引导嫁接真实纹理以实现真实世界图像超分辨率

Qifan Yu, Haoran Bai, Zongyao He, Weijie He, Sibin Deng, Honggang Qi, Ying Chen

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散图像超分辨率的纹理幻觉问题，提出GraftSR框架，采用双掩码参考引导机制，构建TexRefSR-141K数据集，在新基准上实现SOTA，LPIPS降低20.2%。

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