CVPR新星：Mamba模型高效驱动视觉任务大突破！

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随着深度学习技术的飞速发展，模型的复杂性和计算成本也在不断增加。从视频超分辨率到点云理解，再到图像生成，这些任务都面临着如何在保持高性能的同时降低计算资源需求的挑战。

小图将深入探讨三篇前沿论文，它们分别通过创新的模型架构和算法设计，提出了高效且有效的解决方案，旨在推动这些领域的发展，同时为研究人员提供更具可持续性和可扩展性的技术路径。

Self-supervised ControlNet with Spatio-Temporal Mamba for Real-world Video Super-resolution

方法：

文章首先通过自监督ControlNet利用对比学习从低分辨率视频中提取鲁棒特征，并结合高分辨率视频进行指导，以减少复杂降质的影响。接着，提出了时空连续Mamba模块，通过3D选择性扫描策略和全局时空注意力机制，有效捕捉视频中的时空依赖关系，确保相邻帧之间的一致性。最后，采用三阶段混合训练策略，逐步优化模型，使其在真实世界的视频超分辨率任务中表现出色。

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