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论文

DISRQAD：扩散图像超分辨率质量评测数据集与基准

DISRQAD: Diffusion Image Super-Resolution Quality Assessment Dataset and Benchmark

Nikita Kukuzei, Artem Borisov, Evgeney Bogatyrev, Khaled Abud, Egor Chistov, Dmitriy Vatolin
模型评测应用与实践基准与评测资源评测方法与指标内容创作

摘要

基于扩散的图像超分辨率 (SR) 可以创建低分辨率输入不支持的视觉上合理的细节。我们引入了 DISRQAD，这是一个针对此设置的主观质量数据集和诊断基准。它包含来自 10 种扩散和四种非扩散方法的 14,000 个 SR 输出的平均意见得分 (MOS)，涵盖四种低分辨率退化条件和 x2/x4 升级。我们评估了 51 种标准全参考和无参考指标配置以及 11 种改编变体。与 MOS 在扩散输出上的一致性要弱得多：最强的标准无参考基线在扩散 SR 上达到 0.431 SRCC，而在非扩散 SR 上达到 0.813。作为基准使用的案例研究，经过修剪和蒸馏的 Q-ReAlign-mini 学生在扩散 SR 上达到 0.496 SRCC。 DISRQAD 衡量感知的输出质量，而不是对输入的忠实度；它可以分析发电机系列和输入条件的指标行为。我们的研究结果揭示了基于扩散的 SR 评估中存在巨大差距，并为开发对特定扩散伪影敏感的质量模型提供了基础。

DISRQAD：扩散图像超分辨率质量评测数据集与基准：论文原图
图 1：基于扩散的超分辨率方法的比较。每个超分辨率图像下方括号中的数字表示其平均意见得分 (MOS)。 (a) 超分辨率图像表现出明显的伪影。 (b) 超分辨率图像在感知上与原始图像相当。 (c) 超分辨率图像被认为具有比原始图像更高的视觉质量。