Allo{SR}$^2$：通过异形生成流纠正一步超分辨率以保持真实

通过利用扩散模型 (DM) 和流匹配 (FM) 强大的生成先验，现实世界图像超分辨率 (Real-SR) 发生了革命性的变化。然而，现有的一步方法通常在初始化时用降级的低分辨率（LR）潜伏来代替高斯噪声，从而引入显着的分布变化，进一步导致极端加速度下的轨迹偏差和先前崩溃。为了克服这些限制，我们提出了 Allo{SR}$^2$，这是一种基于 FM 的新型框架，可通过异态生成流纠正单步 SR 流，以保持高保真生成现实主义。具体来说，我们利用 SNR 引导轨迹初始化来识别沿着预训练路径的统计对齐的中间状态，以将 LR 表示集成到生成流中。为了确保一步推理的稳定、低曲率路径，我们提出了流锚定轨迹一致性（FATC），它明确地规范了底层概率流的速度场。此外，我们开发了同态轨迹匹配（ATM），这是一种自对抗的 蒸馏 策略，它在统一速度场内联合建模 SR 流和生成流，实现单步 Real-SR，同时保留生成先验。对合成和真实世界基准的大量实验表明，Allo{SR}$^2$ 在一步 Real-SR 中实现了最先进的性能，在保真度和真实感之间提供了卓越的平衡，同时保持了极高的效率。