Il team di ricerca di Google ha presentato SR3, un approccio alla Super-Risoluzione dell'immagine che si basa sul raffinamento progressivo. 

SR3 utilizza modelli probabilistici di diffusione del denoising per la generazione di immagini condizionali ed esegue la super-risoluzione con un processo di denoising stocastico.

L'algoritmo inizia con puro rumore gaussiano e perfeziona l'immagine in maniera iterativa utilizzando un modello U-Net addestrato alla riduzione del rumore a vari livelli. 

Come possiamo vedere dai vari esempi, SR3 arriva a risultati sorprendenti, su volti e immagini naturali.

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Per maggiori informazioni: https://iterative-refinement.github.io/