wafer-bob/ASASR
[ICML 2026] Coloring the Noise: Adversarial Sobolev Alignment for Faithful Image Super Resolution (Official Implementation)
解決的問題
ASASR 解決了「忠實」影像超解析度（SR）的問題，其目標是在放大低解析度影像時，維持結構保真度與光譜一致性，同時避免引入許多生成式 SR 方法中常見的偽影。
工作原理
基於 FLUX.1-dev 主幹架構，ASASR 使用雙 LoRA 推論流程（基礎 SR 先驗 + DPO 優化）進行影像重建。引入了三項關鍵技術創新：
- 彩色雜訊流：以與自然影像流形對齊的頻譜形狀核取代標準高斯雜訊。
- Sobolev 引導幾何（S-DPO）：使用黎曼度量與頻率加權的直接偏好優化（DPO），更有效地保留高頻結構。
- 對抗性流形引導（AMG）：使用一個訓練為模擬基線 SR 偽影的對抗網路，產生「硬負樣本」以引導 DPO 流程實現更忠實的重建。
適用對象
從事影像修復、超解析度與生成式 AI 的研究人員與開發者，需要避免常見生成幻覺或偽影的高保真放大方案。
主要亮點
- SOTA 性能：在 DIV2K-Val（Real-ESRGAN ×4）上位列最先进，在 RealSR 上排名第三。
- 雙 LoRA 架構：結合基礎 SR LoRA 與 DPO 優化 LoRA，實現平衡的重建效果。
- 對抗訓練：使用專用對抗網路合成現實的失敗案例，用於偏好優化。
- 全面評估：包含 PSNR、SSIM、LPIPS 以及無參考品質評估（MANIQA、MUSIQ、CLIPIQA+）的完整指標套件。
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3D surface reconstruction.