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LA-SR: 一张照片里的「远处即 LR、近处即 HR」——把无配对超分搬进 CLIP 语言空间
真实世界超分的老大难是拿不到成对 HR-LR 数据, 合成退化 (bicubic / ISP) 又不像真的。LA-SR 的观察:同一张高清照片里, 远景因景深天然就是「真·LR」, 近景是 HR——用深度图就能从任意图里抠出真实退化的无配对 LR/HR 补丁。没有配对怎么监督? 把无配对超分重新定义在 CLIP 的语言空间里:用「内容文本」(BLIP 生成) 和「质量文本」({good}/{bad}) 作锚点, 两个对比损失——linguistic-content 保内容、linguistic-quality 拉画质, 训练 SR 网络产出「内容像输入、质量像 HR」的结果。在真实低质数据 (DRealSR/CameraFusion) 上感知指标 (CLIPIQA/MUSIQ/TOPIQ) 全面超过合成退化训练的 RealESRGAN 等。
VLM 在工业检测领域: 看清细节 · 数据制作 · 泛化能力
把 VLM-based 工业缺陷检测 (Industrial Anomaly Detection) 这条线拆透。8 节螺旋结构覆盖 SOTA 演进 (2023-2026): vanilla CLIP 基线失败 → WinCLIP 多尺度窗口 → AnomalyCLIP object-agnostic prompt + DPAM 注意力修正 → AnomalyGPT LVLM + 合成数据 + 轻量 decoder + PEFT。三大主题各有专章:数据制作 (CutPaste → Perlin → Poisson 融合 → IMDD-1M 1M 图文对)、看清细节 (多尺度 + DPAM + 多层 decoder 三层栈)、泛化能力 (zero-shot → few-shot reference bank → cross-domain 17 数据集)。代码 verbatim 引自 zqhang/AnomalyCLIP、CASIA-IVA-Lab/AnomalyGPT、caoyunkang/WinClip、openvinotoolkit/anomalib 四个 repo。最后给出 timeline + decision tree 落地建议。