1、Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer
基于Transformer的方法在低级别视觉任务中，如图像超分辨率，表现出了令人印象深刻的性能。Transformer的潜力在现有网络中仍未得到充分发挥。为了激活更多的输入像素以实现更好的重建，提出了一种新的混合注意力Transformer(HAT)。它同时结合了通道注意力和基于窗口的自注意力方案，从而充分利用了它们各自的优势，即能够利用全局统计和强大的局部拟合能力。
此外，为了更好地聚合跨窗口信息，引入了一种重叠的交叉注意力模块，以增强相邻窗口特征之间的交互作用。在训练阶段，采用同一任务预训练策略来利用模型的潜力以实现进一步的改进。大量实验证明了所提出的模块的有效性，进一步扩展了模型以显示出该任务的性能可以得到极大的提高。整体方法在PSNR比现有最先进的方法高出1dB以上。
https://github.com/XPixelGroup/HAT
2、Denoising Diffusion Probabilistic Models for Robust Image Super-Resolution in the Wild
扩散模型在单幅图像超分辨率和其他图像-图像转换任务中显示出良好的效果。尽管取得了这样的成功，但在更具挑战性的盲超分辨率任务中，它们的表现并没有超过最先进的GAN模型，在盲超分辨率任务中，输入图像的分布不均匀，退化未知。
本文介绍了一种基于扩散的盲超分辨率模型SR3+，为此，将自监督训练与训练和测试期间的噪声调节增强相结合。SR3+的性能大大优于SR3。在相同的数据上训练时，优于RealESRGAN。
3、Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution
图像超分辨率（SR）因其广泛的应用而受到越来越多的关注。然而，当前的SR方法通常受到过度平滑和伪影的影响，而大多数工作只能进行固定放大倍数。本文介绍了一种隐式扩散模型（IDM），用于高保真连续图像超分辨率。
IDM采用隐式神经表示和去噪扩散模型相结合的统一端到端框架，其中，在解码过程中采用了隐式神经表示来学习连续分辨率表示。此外，设计了一种比例自适应调节机制，其中包括低分辨率（LR）调节网络和一个比例因子，该比例因子调节分辨率并相应地调节最终输出中的LR信息和生成特征的比例，从而使模型适应连续分辨率要求。大量实验证实了IDM有效性，并展示其在先前艺术品中的卓越性能。代码在https://github.com/Ree1s/IDM
4、Perception-Oriented Single Image Super-Resolution using Optimal Objective Estimation
相对于使用失真导向损失（如L1或L2）训练的网络而言，使用感知和对抗损失训练的单图像超分辨率（SISR）网络提供了高对比度输出。但是，已经表明，使用单个感知损失无法准确恢复图片中的局部不同形状，往往会产生不良伪像或不自然的细节。因此，人们尝试了各种损失的组合，例如感知、对抗和失真损失，但往往很难找到最优的组合。
本文提出了一种新的SISR框架，应用于每个区域进行最优目标生成，以在高分辨率输出的整体区域中生成合理的结果。具体来说，该框架包括两个模型：一个预测模型，用于推断给定低分辨率（LR）输入的最佳目标图；一个生成模型，生成相应的SR输出。生成模型基于提出的目标轨迹进行训练，该轨迹表示一组基本目标，使单个网络能够学习与轨迹上组合的损失相对应的各种SR结果。
在五个基准测试中，实验结果表明，该方法在LPIPS、DISTS、PSNR和SSIM度量上优于最先进的感知驱动SR方法。视觉结果也证明了方法在感知导向重构方面的优越性。代码和模型在https://github.com/seunghosnu/SROOE
5、Structured Sparsity Learning for Efficient Video Super-Resolution
现有视频超分辨率（VSR）模型的高计算成本阻碍了它们在资源受限的设备（例如智能手机和无人机）上的部署。现有VSR模型包含相当多的冗余参数，拖慢推理效率。为了剪枝这些不重要的参数，根据VSR的特性开发了一种结构化剪枝方案，称为结构稀疏学习（SSL）。
SSL为VSR模型的多个关键组件设计了剪枝方案，包括残差块、递归网络和上采样网络。具体而言，为递归网络的残差块设计了一种残差稀疏连接（RSC）方案，以解放剪枝限制并保留恢复信息。对于上采样网络，设计了一个像素洗牌剪枝方案，以保证特征通道空间转换的准确性。此外观察到，在隐藏状态沿着递归网络传播时，剪枝误差会被放大。为缓解此问题，设计了时间微调（TF）。大量实验证明了SSL在定量和定性上都显著优于最近的方法。代码在https://github.com/Zj-BinXia/SSL
6、Super-Resolution Neural Operator
提出超分辨率神经算子（Super-resolution Neural Operator，SRNO），可以从低分辨率（LR）对应物中解决高分辨率（HR）图像的任意缩放。将LR-HR图像对视为使用不同网格大小近似的连续函数，SRNO学习了对应的函数空间之间的映射。
与先前的连续SR工作相比，SRNO的关键特征是：1）每层中的核积分通过Galerkin类型的注意力得到高效实现，在空间域中具有非局部特性，从而有利于网格自由的连续性；2）多层注意力结构允许动态潜在基础更新，这对于SR问题从LR图像“幻想”高频信息非常重要。
实验结果表明，SRNO在准确性和运行时间方面优于现有的连续SR方法。代码在https://github.com/2y7c3/Super-Resolution-Neural-Operator
7、Towards High-Quality and Efficient Video Super-Resolution via Spatial-Temporal Data Overfitting
提出一种新的高质量、高效的视频分辨率提高方法，利用时空信息将视频准确地分成块，从而将块的数量和模型大小保持在最小。在现成的移动电话上部署模型，实验结果表明，方法实现了具有高视频质量的实时视频超分辨率。与最先进的方法相比，在实时视频分辨率提高任务中实现了28 fps的流媒体速度，41.6 PSNR，速度提高了14倍，质量提高了2.29 dB。代码将发布：https://github.com/coulsonlee/STDO-CVPR2023
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