論文の概要: Simon-SR: Spatially Adaptive Modulation and Visual Prompt Adaptation for Text-Reinforced Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09351v1
• Date: Fri, 10 Jul 2026 12:30:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 14:47:12.839804
• Title: Simon-SR: Spatially Adaptive Modulation and Visual Prompt Adaptation for Text-Reinforced Super-Resolution
• Title（参考訳）: Simon-SR:テキスト強化超解法のための空間適応型変調と視覚プロンプト適応
• Abstract要約: SISR(Single Image Super-Resolution)は、低解像度入力から高品質な画像を再構成する。 学習可能なプロンプトを利用して,効率的なセマンティックマイニングとロバストなテキストイメージ融合を実現するマルチモーダルSISRフレームワークであるSimon-SRを提案する。 実験により、Simon-SRは最先端の手法を超え、PSNRでは0.50dB、SSIMでは0.0133、LPIPSでは0.0695の改善を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.952226436598156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single Image Super-Resolution (SISR) reconstructs high-quality images from low-resolution inputs. While recent multi-modal methods improve perceptual quality, they remain sensitive to erroneous priors and require expensive annotations. To address these issues, we propose Simon-SR, a multi-modal SISR framework leveraging learnable prompts for efficient semantic mining and robust text-image fusion. Our approach combines Contrastive Prompt Learning with Prompt-Guided Spatially Adaptive Refinement to enhance multi-modal alignment. Experiments demonstrate that Simon-SR surpasses state-of-the-art methods, achieving maximum improvements of 0.50 dB in PSNR, 0.0133 in SSIM, and 0.0695 in LPIPS. Code will be released.
• Abstract（参考訳）: SISR(Single Image Super-Resolution)は、低解像度入力から高品質な画像を再構成する。 最近のマルチモーダル手法は知覚の質を向上させるが、誤った事前情報に敏感であり、高価なアノテーションを必要とする。 これらの課題に対処するために,学習可能なプロンプトを活用した多モードSISRフレームワークであるSimon-SRを提案する。 提案手法は,マルチモーダルアライメントを向上させるために,コントラスト・プロンプト学習とPrompt-Guided Spacely Adaptive Refinementを組み合わせる。 実験により、Simon-SRは最先端の手法を超え、PSNRでは0.50dB、SSIMでは0.0133、LPIPSでは0.0695の改善を達成した。 コードはリリースされる。

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