## Stable Diffusion を利用した超解像

超解像は、低解像度の画像をより鮮明にするために、画像の質を向上させることを目的とした技術です。

このプロセスは、画像処理の分野で広く研究されています。しかし、研究者がしばしば遭遇するいくつかの問題があります。
一つは、補間を利用した手法に関する問題です。補間ベースの技術は、利用可能な情報に基づいて教育的な推測を行うことで、低解像度の画像に欠けている詳細を推定しようとします。残念ながら、このような手法では、強調された画像にシャープさや細かいディテールがなく、ぼやけた出力になってしまうことがよくあります。

Stable Diffusion は、AI アルゴリズムを使用して画像のスケールを拡大するため、画像内のギャップを手動で埋める必要があるような手作業が不要になります。数百万枚の画像でトレーニングされ、高解像度の画像を正確に予測できるため、従来の画像アップスケーラーと比較してディテールが大幅に向上します。さらに、最近傍などの非深層学習技術とは異なり、Stable Diffusionは画像のコンテキストを考慮し、スケールの拡大プロセスを導くために、テキストのプロンプトを使用します。

このノートブックでは、デモンストレーションとして、CTスキャンで取得した画像を強化する方法を紹介します。