图像超分辨率技术StableSR：将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像

StableSR是来自南洋理工大学S实验室的研究人员开发的图像超分辨率技术，它可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。简单来说，这项技术可以让你看到的图片变得更加清晰和详细。

我们可以用一个生活中的例子来类比：想象一下你有一张打印出来的照片，但是这张照片很模糊，你看不清楚上面的细节。StableSR就像是一个神奇的工具，它能够分析这张模糊的照片，然后“猜测”出上面应该是什么细节，最后生成一张新的、更清晰的照片给你。

它利用预训练的文本到图像扩散模型中的先验知识，来实现盲超分辨率（SR），即在不知道图像如何被降低分辨率的情况下恢复高分辨率图像。

这种方法的核心在于，它不需要从头开始训练模型，而是通过微调一个轻量级的时间感知编码器和一些特征调制层，来适应超分辨率任务。这样做既保留了生成先验，又降低了训练成本。

主要特点：

1. 时间感知编码器：通过时间嵌入层，编码器能够根据输入图像的特征动态调整条件强度，从而在生成过程中提供更精确的指导。
2. 可控特征包装模块：允许用户通过调整一个标量值，在质量和保真度之间进行平衡，以适应不同的图像恢复需求。
3. 渐进式聚合采样策略：通过将图像分割成重叠的小块，并在扩散迭代过程中逐步融合这些小块，解决了预训练扩散模型固定尺寸限制的问题，使得模型能够适应任意分辨率的图像。

工作原理：

StableSR首先使用时间感知编码器从低分辨率（LR）图像中提取多尺度特征，然后通过空间特征变换（SFT）层将这些特征与扩散模型的中间特征图相结合。在生成过程中，通过调整可控特征包装模块的系数，可以在生成逼真图像的同时保持高保真度。此外，为了处理大尺寸图像，StableSR采用了渐进式聚合采样策略，通过在扩散过程中逐步合并小块图像，生成连贯的高分辨率（HR）图像。

应用场景：

StableSR可以应用于多种场景，如图像编辑、视频增强、老照片修复等，特别是在处理真实世界图像时，它能够有效去除图像中的伪影并生成更真实的细节。此外，由于其灵活性，StableSR还可以用于特定的图像类型，如人脸图像的超分辨率，以及在需要高分辨率图像的任何应用中。

如何使用？

目前在Stable Diffusion WebUI和ComfyUI都有插件支持StableSR运行，不过小编不推荐大家在Stable Diffusion WebUI上尝试，该插件已长时间不更新，运行设置复杂，且经常爆显存，推荐大家在ComfyUI上运行StableSR。

可查看详细教程：Comfyui-StableSR：低分辨率图片无损放大与颜色修正