• CVPR2023
• https://github.com/Ree1s/IDM
• 问题引入：
  – LIIF方法可以实现任意分辨率的输出，但是因为是regression-based方法，所以得到的结果缺少细节，而生成的方法(gan-based,flow-based，diffusion-based等)可以生成细节，但是只能是固定的放大倍率;
  – 所以本文提出IDM（implicit diffusion model)来同时实现任意分辨率(implicit image function)和生成高保真图片(diffusion model)
• 方法：
  
  – LR-HR数据对$(x_i,y_i)$，缩放倍率$s$，所以本质上模型就是学习一个分布$p(y_i^{t-1}|y_i^t,x_i)$，其中$y^0$表示sample的HR图像，$y^T$表示纯噪声，整体就是一个diffusion model的训练，主要不同点在于condition(LR+s)的引入以及implicit representation
  – 条件的引入：LR分辨率图像经过EDSR得到feature $f^0$并差值到和HR latent相同大小，之后和noised latent进行concat作为模型输入，同时$f^0$跟随U-Net进行同步downsample，之后
  其中系数是scale $s$经过MLP和归一化得到的，$u$是U-Net中间输出，此时得到的$h$还需要经过implicit image function(和LIIF类似)得到最终的结果