这项研究问了个人们没细想的问题:超分模型修不清文字,是不是缺了推理能力。他们做的 ReasonText 基准把问题量化了,RTC 插件不用重新训练就能接在现有模型上提升文字修复,做图像修复或 OCR 相关工作的开发者可以直接借鉴这套思路。
#超分辨率
用 AMD 或老款英伟达显卡的玩家可以关注一下:ANR 让这些显卡也能用上 AI 帧生成,自测数据比 DLSS 更快更省显存。不过目前要靠 OptiScaler 手动改游戏目录安装,兼容性和实际延迟都得等第三方实测。
掌机玩家可以关注了:微软的 Auto SR 不再需要连底座,拿在手上开电池也能用,帧率上限还提到了 120 FPS。火箭联盟实测 720p 下性能模式跑 115 FPS,而且现在能和 Auto HDR 一起开,属于 DLSS、FSR 之外的 Windows 官方方案。
主机玩家和开发者都该看看,FSR 4.1.2 终于上 XBOX 了,还有个体积减半的 Lite INT8 模型可选。
用持久图损失微调风场超分模型,bottleneck 距离降 31%,PSNR 还涨 1.30 dB,做科学数据重建的可以看看方法细节。
想用CAMS数据做高分辨率PM2.5预测?这篇论文提出了一个不依赖时间序列的降尺度框架,融合多种地理信息,用OpenAQ观测做伪监督,效果不错。
AWS教你用SeedVR2在SageMaker上给视频做超分辨率,有步骤有对比,想试试高清视频放大可以看看。
AMD确认了,RX 7000用INT8跑FSR 4.1画质不输FP8,RX 6000得等到明年。想玩新超分可以关注。
FSR 4 下放至旧显卡意味着数千万 RDNA 3/2 用户无需升级硬件就能享受 AI 画质提升,游戏玩家和掌机用户值得关注。
SKILD 用一个模型同时搞定生成和超分,省去了为不同尺度重复训练的麻烦,做图像生成或物理模拟的团队值得关注,直接省掉条件分支和重训练。
腾讯云把DiT用在了直播场景,解决了传统CNN/GAN画质增强不够自然的问题,做直播、电商、视频平台的团队可以直接关注企业级方案,效果数据(GMV、转化率提升)值得点开看。
小米在 CVPR 2026 NTIRE 上连拿三项奖,说明其影像算法已跻身全球顶尖水平。做手机影像或图像处理的开发者,可以看看 SPANV2 和人像修复方案,直接参考技术报告来优化自己的模型。
老显卡用户终于能享受 FSR 4.1 的画质提升,RDNA 3 玩家今年 7 月就能用上,值得关注具体支持的游戏列表。