技术博客

在CVPR 2025的口头报告中，一种名为DiffFNO的新方法被提出。该方法结合傅里叶神经算子技术，通过增强扩散过程，为超分辨率领域带来了重要突破。超分辨率技术旨在从单张低分辨率图像中恢复高分辨率图像，是计算机视觉领域的核心挑战之一。DiffFNO方法不仅提升了图像重建的质量，还优化了计算效率，为相关研究提供了新方向。

在生成模型领域，扩散过程模型和自注意力机制是两大研究热点。扩散过程模型通过模拟随机过程演变创建图像，在自然图像建模方面成绩斐然；自注意力机制则能高效捕捉输入序列中不同位置间的依赖关系。结合两者优势的Stable Diffusion（SD）模型应运而生，实现了高品质AI画作的一键生成，为艺术创作带来了革命性的变化。