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项目主页-https://4kagent.github.io/

代码链接-https://github.com/taco-group/4KAgent/

论文链接-https://arxiv.org/pdf/2507.07105


为什么需要这个算法？--图像超分在现实场景有很多的实际应用价值，然而当前的开源的图像超分方案很少能够处理4K场景，而且能够使用的场景比较有限！
这个算法能做什么？-- 4KAgent是一种基于Agent的4K图像超分通才，它旨在将任何图像普遍提升到4K，无论输入类型、降级级别或域如何。
这个算法效果如何？--4KAgent可以应用到各种图像，包括自然场景、严重退化的捕获（如旧照片）、人类/宠物肖像、人工智能生成的内容（AIGC），以及专门的科学成像领域，如遥感、荧光显微镜、病理学和各种医学模式，如X射线、超声波和眼底镜，所有这些都不需要任何重新训练或特定领域的适应。



01-4KAgent核心优势

    4KAgent是一个统一的基于Agent的超分系统，它旨在将任何图像普遍提升到4K分辨率（如果迭代应用，甚至更高）。该系统可以将分辨率极低、质量严重下降的图像（例如，256×256的高度失真输入）转换为清晰、逼真的4K输出。
    4KAgent包括三个核心组件：1）分析，一个基于定制用例定制4KAgent管道的模块；2）Perception Agent，它利用视觉语言模型和图像质量评估专家来分析输入图像并制定量身定制的恢复计划；3）恢复代理，它遵循递归执行反射范式，在质量驱动的专家策略混合的指导下执行计划，为每个步骤选择最佳输出。
    此外，4KAgent嵌入了一个专门的面部修复管道，显著增强了肖像和自拍照片中的面部细节。

02-4KAgent变现场景

02.01-自然图像4K超分

    上面的视频展示了该方法在一些自然图片上面的4K超分效果，原本模糊小分辨率的视频经过处理之后变成了4K分辨率的超分大图，细节满满。

02.02-AIGC图像4K超分
    上面的视频展示了该方法不仅可以应用在一些自然图片上面，也可以针对一些AIGC生成的图片进行4K超分，经过超分之后的图片细节简直丰富到爆！
02.03-科学图像4K超分
    上面的视频展示了该方法还可以有效的扩展到一些科学图片的超分任务中。它可以将原本利用各种传感器获取的低分辨率&模糊的图片超分为4K分辨率的大图，很多关键的信息都可以显露出来，这在卫星、医疗等场景下具有广泛的应用场景。

03-4KAgent基本原理

    上图展示了我们提出的4KAgent的整体工作流程，它将恢复管道分解为一组专门的代理。Perception Agent分析劣化（噪声、模糊等），提取语义/结构线索，并调度包含一系列运算符（去噪、去模糊、超分辨率等）的恢复计划。    

    恢复Agent使用作者提出的质量驱动专家组合（Q-MoE）遵循恢复计划，从多种恢复工具中选择最佳输出。如果恢复的图像质量低于阈值，回滚机制将被激活。

    此外，专用的面部恢复管道通过触发专家面部恢复模型进一步增强面部区域。用户可配置的配置文件模块允许用户自定义系统（例如，优先考虑保真度或感知质量），从而在各种内容和降级类型中实现强大、高质量的4K SR。

04-4KAgent性能评估

04.01-主观效果评估
    上图展示了该方法与多个SOTA的图像超分方法（StableSR、DiffBIR、SinSR、OSEDiff、AgenticIR）在相同的低分辨率图片上面的超分效果。通过观察与分析，我们可以发现：该方法生成的超分效果远优于其它基线方法，细节更逼真与丰富。
04.02-客观指标评估
    上表展示了该方法与多个SOTA的图像超分方法在多个不同的数据集上面的评估结果。通过观察与分析，我们可以发现：该方法在多个数据集上面的多个评估指标上面都获得了最佳的得分结果，由于其它的方法，这充分的证明其有效性。
05-4KAgent效果展示

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