diffusion 超分辨率重建

### 扩散模型在超分辨率重建中的应用

扩散模型（Diffusion Model, DM）作为一种强大的生成模型，在图像处理领域尤其是超分辨率重建方面展现了显著的优势。DM 的核心理念是在训练过程中逐步向数据添加噪声，然后学习如何逆转这一过程来去除噪声并恢复原始信号。

#### 工作原理

在超分辨率任务中，扩散模型通过多步迭代逐渐减少输入低分辨率图像上的随机噪声，最终得到高分辨率版本。此方法能够捕捉复杂的纹理细节和结构特征，从而提高重建效果的质量[^1]。

为了实现这一点，`ddpm.py` 文件定义了一组专门针对不同应用场景优化过的类，其中包括 `LatentUpscaleFinetuneDiffusion` 类，它特别适用于从低分辨率到高分辨率转换的任务。该类不仅支持常规的 LR 到 HR 映射，还引入了额外的信息源作为条件变量参与建模过程，比如语义标签或文本描述等辅助信息，这有助于进一步提升生成图片的真实感与准确性[^2]。

以下是基于 PyTorch 实现的一个简化版 Diffusion 模型用于超分辨率重建的例子：

import torch
from ddpm import LatentUpscaleFinetuneDiffusion

def upscale_image(lr_img_path, scale_factor=4):
    # 初始化预训练好的扩散模型实例
    model = LatentUpscaleFinetuneDiffusion(pretrained=True)

    # 加载待放大的低分辨率图像
    lr_tensor = load_low_resolution_image(lr_img_path)

    # 使用扩散模型进行放大操作
    sr_tensor = model.generate_high_res_from_low_res(lr_tensor, target_scale=scale_factor)

    return tensor_to_pil(sr_tensor)


if __name__ == "__main__":
    output = upscale_image('path/to/lr/image.png')
    output.show()

上述代码片段展示了如何利用已有的 `LatentUpscaleFinetuneDiffusion` 来完成简单的单张图片放大任务。实际部署时可能还需要考虑更多因素，如批量处理效率、GPU资源分配等问题。