潜变量残差学习

FiDeSR：高保真且细节保持的单步扩散超分辨率

FiDeSR: High-Fidelity and Detail-Preserving One-Step Diffusion Super-Resolution

单步扩散超分中引入潜变量残差修正与高低频自适应增强器，可在不重训练的前提下调节重建保真度与细节，为少步扩散复原提供可复用的推理期增强思路。