感受野增强

DreamSR：基于感受野增强扩散 Transformer 的超高分辨率图像超分辨率

DreamSR: Towards Ultra-High-Resolution Image Super-Resolution via a Receptive-Field Enhanced Diffusion Transformer

针对大分辨率图像分块推理时全局提示词与局部图像块语义错位导致的过度生成问题，提出双分支 MM-ControlNet：用图像块级提示词生成局部文本特征、用全局提示词提供全局文本特征，并配合感受野增强训练策略；这套「全局-局部提示词对齐 + 感受野增强」思路可直接迁移到其他基于扩散模型的大图分块生成任务（如修复、编辑）。