high-resolution video synthe锟緎is with latent diffusion models

高分辨率视频合成是指利用潜在扩散模型来生成高质量的视频序列。潜在扩散模型是一种用于学习数据分布的生成模型，能够从输入数据中学习到数据的潜在特征并利用这些特征来生成符合真实数据分布的新样本。

利用高分辨率视频合成技术，我们能够通过潜在扩散模型生成出更加逼真的视频图像，有效提升视频合成的质量和分辨率。这种技术在视频制作、特效合成和虚拟现实领域有着广泛的应用，能够为用户提供更加真实的视觉体验。

高分辨率视频合成与潜在扩散模型的结合，使得生成的视频图像质量更高，细节更丰富，色彩更真实，给用户带来了更好的视觉感受。同时，利用潜在扩散模型的优势，我们还能够对视频进行更加精细的控制和编辑，使得合成的视频更加符合人们的需求和期待。

总之，高分辨率视频合成技术的发展，结合潜在扩散模型的应用，为视频合成领域带来了新的突破，使得我们能够生成出更加逼真、质量更高的视频图像，为用户提供更好的视觉体验。

相关问题

翻译：In this work, we train a single-frame based denoising network, i.e. the U-Net , with synthesized raw noisy- clean image pairs to serve as the pre-denoising module. We use 230 clean raw images from SID dataset, and synthe- size noise using the method described in Sec. 3.2 to create noisy-clean pairs. Note that, pixels of different color channels in an raw image are mosaiced according to the Bayer pattern, i.e. the most similar pixels for each pixel are not its nearest neighbors, but are its secondary nearest neighbor

在这项工作中，我们使用合成的原始噪声 - 干净图像对训练单帧基础去噪网络，即U-Net，作为预去噪模块。我们使用SID数据集中的230个干净原始图像，并使用第3.2节中描述的方法合成噪声来创建噪声 - 干净对。请注意，原始图像中不同颜色通道的像素按照Bayer模式进行马赛克处理，即每个像素的最相似像素不是其最近邻，而是其次近邻。