論文の概要: GramSR: Visual Feature Conditioning for Diffusion-Based Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25457v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 10:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.811454
• Title: GramSR: Visual Feature Conditioning for Diffusion-Based Super-Resolution
• Title（参考訳）: GramSR: 拡散に基づく超解法のための視覚的特徴条件付け
• Abstract要約: GramSRは、DINOv3エンコーダを用いて低解像度入力から抽出された高密度な視覚的特徴をテキストコンディショニングに置き換える1ステップの拡散ベースの超解像度フレームワークである。 標準SRベンチマークの実験では、GramSRは既存の1段階拡散法より一貫して優れており、優れた構造忠実性とテクスチャリアリズムを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.121037498869672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent advances, single-image super-resolution (SR) remains challenging, especially in real-world scenarios with complex degradations. Diffusion-based SR methods, particularly those built on Stable Diffusion, leverage strong generative priors but commonly rely on text conditioning derived from semantic captioning. Such textual descriptions provide only high-level semantics and lack the spatially aligned visual information required for faithful restoration, leading to a representation gap between abstract semantics and spatially aligned visual details. To address this limitation, we propose GramSR, a one-step diffusion-based SR framework that replaces text conditioning with dense visual features extracted from the low-resolution input using a pre-trained DINOv3 encoder. GramSR adopts a three-stage LoRA architecture, where pixel-level, semantic-level, and texture-level LoRA modules are trained sequentially. The pixel-level module focuses on degradation removal using $\ell_2$ loss, the semantic-level module enhances perceptual details via LPIPS and CSD losses, and the texture-level module enforces feature correlation consistency through a Gram matrix loss computed from DINOv3 features. At inference, independent guidance scales enable flexible control over degradation removal, semantic enhancement, and texture preservation. Extensive experiments on standard SR benchmarks demonstrate that GramSR consistently outperforms existing one-step diffusion-based methods, achieving superior structural fidelity and texture realism. The code for this work is available at: https://github.com/aimagelab/GramSR.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩にもかかわらず、特に複雑な劣化を伴う現実のシナリオでは、シングルイメージ超解像(SR)は難しいままである。 拡散に基づくSR法、特に安定拡散に基づいて構築された手法は、強い生成的先行性を利用するが、一般的には意味的なキャプションから派生したテキスト条件に依存している。 このようなテキスト記述は、高レベルな意味論のみを提供し、忠実な復元に必要な空間的に整合した視覚情報がないため、抽象的な意味論と空間的に整合した視覚的詳細の間の表現のギャップが生じる。 この制限に対処するため,DINOv3エンコーダを用いた低解像度入力から抽出した高密度視覚特徴にテキスト条件を置き換える一段階拡散型SRフレームワークであるGramSRを提案する。 GramSRは3段階のLoRAアーキテクチャを採用し、ピクセルレベル、セマンティックレベル、テクスチャレベルのLoRAモジュールを順次トレーニングする。 ピクセルレベルのモジュールは$\ell_2$損失による劣化除去、セマンティックレベルのモジュールはLPIPSとCSD損失による知覚的詳細の強化、テクスチャレベルのモジュールはDINOv3の機能から計算されたグラム行列損失によって特徴相関一貫性を強制する。 推論において、独立したガイダンススケールは、分解の除去、セマンティックエンハンスメント、テクスチャ保存に対する柔軟な制御を可能にする。 標準SRベンチマークの広範な実験により、GramSRは既存の1段階拡散法よりも優れ、優れた構造忠実性とテクスチャリアリズムを実現することが示されている。 この作業のコードは、https://github.com/aimagelab/GramSRで公開されている。

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