技术博客

2025年，arXiv发布了一项在图像超分辨率（SR）领域的重要突破——轻量级网络TSRNet。该网络结合树状结构与余弦卷积，在高保真图像重建方面表现出色。TSRNet不仅提升了图像细节的还原能力，还优化了计算效率，使其在安防监控、卫星遥感和医学图像等关键领域展现出广泛的应用潜力。尤其在边缘计算和实时处理场景中，TSRNet具备较高的部署价值，为轻量化深度学习模型的发展提供了新方向。

北京大学、KAUST和字节跳动联合提出了一种创新的图像重建技术——可逆扩散模型（IDM）。该技术通过端到端的训练框架简化了训练过程，并引入了可逆网络设计，显著提升了图像重建的性能和效率。此外，相关代码已开源，为研究者和开发者提供了进一步探索和应用的机会。