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摘要。现实世界图像超分辨率（RISR）旨在从退化的低分辨率（LR）输入中重新结构高分辨率（HR）图像，以应对诸如模糊，噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率（SR）不同，该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像，而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战，我们适应了无分类器指导（CFG），这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法，真实的SRGD（带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率），将RISR挑战分解为三个不同的子任务：盲图恢复（BIR），常规SR和RISR本身。然后，我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型，并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明，实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法，如用户研究所证明的那样。此外，我们的方法在
真实srgd：使用无分类器引导扩散
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