Шум-стратегия 1-Step Real-World Super-resolution через LR-Conditioned SplitMeanFlow и GAN Уточнение

arXiv: 2605.09328v2 Annuals Type: заменить резюме: модели распространения предварительно подготовленных текстовых материалов (T2I) продемонстрировали большой потенциал для суперразрешения изображений в реальном мире (Real-ISR), благодаря их процессу создания шума, который позволяет реалистично синтезировать текстур и улавливать характер однообразного сухого разрешения. Однако основанные на распространении методы реального ИСР по-прежнему сталкиваются с фундаментальным компромиссом в отношении качества эффективности. Многоэтапные методы позволяют получить высококачественные результаты, итеративно денонсируя случайный гауссийский шум при кондиционировании с использованием ЛR, однако они страдают от медленного отбора проб. Последние одноэтапные методы значительно повышают эффективность, однако они, как правило, заменяют производство шума непосредственно реставрацией LR-HR, что ослабляет стохастичность и ограничивает реалистичный синтез деталей. Для решения этой проблемы мы предлагаем SMFSR - одноэтапную систему реального ИСР с использованием IR-условного Сплитмеанфлоу и GAN-совершенствование. SMFSR сохраняет случайную исходную точку для диффузионных моделей и обучается ужасному