AdaRefSR

一张参考图,单步扩散,超分又快又真

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 1 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 73
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

AdaRefSR 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队vivoCameraResearch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型one-step-diffusion-model,reference-based-super-resolution,stable-diffusion,super-resolution
GitHub 星标★ 73
上线时间2026-01-30 00:00:00
代码更新2026-05-19
仓库体积12.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

AdaRefSR 是一个基于参考图像的单步扩散超分辨率框架,论文已被 ICLR2026 接收。它解决传统参考超分方法依赖多步迭代、推理慢且细节保真度不足的问题,通过引入参考图像作为条件,结合单步扩散模型,在保持高效推理的同时生成高保真细节。核心能力包括:利用稳定扩散的生成先验,通过参考特征对齐与融合,实现纹理迁移和真实感增强;支持灵活的条件注入,可适配不同参考图质量。项目提供完整训练与推理代码,基于 PyTorch 实现,适合研究与应用落地。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 73

核心亮点

  • 单步扩散推理,速度远超多步采样方法
  • 参考图像条件注入,细节保真度高
  • 基于稳定扩散,生成先验强,纹理自然

不足之处

  • 项目早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖参考图质量,低质量参考可能影响效果

适用场景

  • 老照片/低分辨率图像修复增强
  • 游戏或影视素材的高清化处理
  • 移动端实时超分应用

替代项目

SeeSR、DiffBIR、StableSR

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