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近年来，图像超分辨率（SR）领域在深度学习技术的推动下取得了显著进展，尤其在模型架构优化、计算效率提升和真实场景适应性等方面涌现出诸多创新。以下是基于最新研究的核心进展梳理：

一、高效大图像处理：像素级动态资源分配

三星在ECCV 2024提出的**PCSR（Pixel-Level Classifier for Single Image Super-Resolution）**针对大图像处理中的计算冗余问题，首次实现了像素级动态资源分配。该方法将低分辨率（LR）图像的每个像素分配给不同容量的上采样器，通过K均值聚类自动识别恢复难度，并结合后处理消除伪影。实验表明，PCSR在Test2K/4K/8K等基准测试中显著提升了PSNR-FLOP权衡，尤其在处理包含复杂纹理的大图像时，通过减少40%以上的冗余计算仍能保持高分辨率细节。

二、Transformer架构的优化与扩展

SwinIR的分层注意力机制
SwinIR将Swin Transformer引入超分辨率，通过分层窗口自注意力和移位窗口机制平衡全局与局部信息建模。其核心创新包括：
- 多任务泛化：同一模型可处理SR、去噪、JPEG压缩 artifact 修复等任务。
- 残差连接增强：在Transformer块和整体架构中引入残差路径，提升高频细节恢复稳定性。
- 轻量化设计：通过减少头数和通道数，在移动端实现接近ESRGAN的性能，同时减少30%参数。
SwinFIR的全局信息增强
SwinFIR针对SwinIR早期层感受野不足的问题，在深度特征提取模块中引入快速傅里叶卷积（FFC），将全局频域信息与局部空域特征融合。实验显示，SwinFIR在Manga109数据集上PSNR达32.83 dB，比SwinIR提升0.8 dB，尤其在大尺度（×8）超分中表现突出。

三、扩散模型的突破与加速

StableSR的扩散先验应用
StableSR基于Stable Diffusion预训练模型，通过微调实现真实世界超分辨率。其核心优势包括：
- 任意尺度扩展：支持4K以上分辨率生成（如4096×6144），通过DDIM采样和负提示控制细节多样性。
- 零样本泛化：在未见过的退化类型（如混合噪声+模糊）下仍能生成自然结果，CLIPIQA得分较传统方法提升15%。
- 多模态集成：结合VQGAN压缩感知和文本引导，可生成符合语义的高分辨率图像。
ResShift的快速扩散采样
ResShift通过构建HR-LR残差移位的马尔可夫链，将扩散步骤从1000+压缩至15步，同时保持PSNR/SSIM指标领先。其关键技术包括：
- 噪声控制方案：动态调整移位速度和噪声强度，在15步内实现与LDM（1000步）相当的视觉效果。
- 频域特征增强：用Swin Transformer替换UNet自注意力层，提升长距离依赖建模能力。

四、实时高分辨率处理的优化

CVPR 2023的实时4K超分方案通过以下技术实现效率突破：

像素反洗牌（Pixel Unshuffling）：将高分辨率特征降采样至低分辨率处理，减少计算量40%。
结构重参数化：将3×3卷积分解为1×3和3×1卷积，在保持精度的同时提升推理速度2倍。
高频细节增强模块：通过可分离卷积提取边缘信息，在4K视频处理中达到30 FPS的实时性能。

五、自监督与盲超分的创新

盲视频超分的自我监督学习
TPAMI 2024的自我监督深度盲视频SR方法无需真实HR视频，通过以下机制实现端到端训练：
- 辅助配对数据生成：根据成像原理从LR视频中生成伪HR-LR对，约束模糊核估计和HR恢复。
- 光流引导时空建模：结合PWC-Net估计光流，利用相邻帧信息提升时间一致性。
- 稀疏核约束：通过L1正则化强制模糊核稀疏性，避免平凡解。
真实场景泛化能力提升
NTIRE 2024挑战赛中，多支队伍采用多退化联合建模（如混合模糊+噪声+压缩）和数据增强策略（如通道混洗、混合增强），在DIV2K测试集上PSNR突破38 dB。部分方案还引入CLIP特征作为感知损失，显著提升生成结果的真实感。