【OpenVI-图像超分实战篇】别用GAN做超分了，快来试试基于扩散模型的图像超分吧！
近10年来，深度学习技术得到了长足进步，在图像增强领域取得了显著的成果，尤其是以GAN为代表的生成式模型在图像复原、老片修复，图像超分辨率等方面大放异彩。图像超分辨率是视频增强方面，用于提升画质的典型应用。生成对抗网络GAN使得在图像分辨率增加的同时，保持细节特征，补充生成真实的纹理，其中应用广泛的工作是Real-ESRGAN。
扩散模型DiffusionModel在图像超分辨率这方面的新的应用，展现出其超过GAN的生成多样性和真实性。看完后，你会发现，还在用GAN做图像超分辨率吗？已经OUT了，快来试试DiffusionModel吧！
【新功能】开放搜索多路召回技术解读
多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的~