免训练卷积核插值实现超分辨率生成

Md Abu Obaida Zishan 等作者提出一种免训练的神经网络缩放方法，用线性、双线性、双三次等信号插值手段直接缩放网络参数，无需重新训练。 该方法源于对 Stable Diffusion 1.5 的卷积层做插值，实现 4 倍于训练分辨率的图像生成。作者称这一思路可扩展到超采样之外的其他应用，但报道未给出量化效果或对比结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。