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图像超分辨率
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VOSR：一种仅视觉的生成式图像超分辨率模型
VOSR: A Vision-Only Generative Model for Image Super-Resolution
提出仅用视觉编码器注入语义、无需文本先验的扩散超分框架，并采用改进的 shortcut 模型实现单步推理，为低层视觉任务摆脱多模态预训练依赖提供了可复用的训练与加速方案。
TUDSR：用于更高超分辨率的两次上采样扩散
TUDSR: Twice Upsampling-Diffusion for Higher Super-Resolution
提出两阶段上采样扩散框架，通过循环分块训练策略在有限资源下实现高分辨率（2048²）图像超分，可复用于其他需要突破模型原生分辨率限制的生成任务。
面向扩散图像超分辨率的解耦文本先验
Disentangled Textual Priors for Diffusion-based Image Super-Resolution
把文本先验按空间层级（全局/局部）与频率语义（低频/高频）解耦，并通过专用交叉注意力模块分阶段注入扩散采样过程，这一「解耦先验 + 频率感知负提示」的注入范式可直接迁移到其他条件扩散复原任务（去噪、去模糊、修复）以提升语义可控性。
以可控单步扩散弥合保真度与真实感：面向图像超分辨率
Bridging Fidelity-Reality with Controllable One-Step Diffusion for Image Super-Resolution
可复用的思路有两点：一是用未压缩的 LQ 原始信息做特征调制，为扩散过程提供高保真条件，缓解压缩编码带来的信息损失；二是区域自适应地激活生成先验，并用文本匹配引导对齐语义区域，在单步推理下兼顾感知质量与局部结构保真。