图像超分辨率（Image Super-Resolution）
1、经典图像超分辨率（Classical image SR）
1. Dual Aggregation Transformer for Image Super-Resolution（上交，ETH Yulun Zhang团队）
2. Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution（成电 张乐团队）
3. Boosting Single Image Super-Resolution via Partial Channel Shifting（西南交通）
4. MSRA-SR: Image Super-resolution Transformer with Multi-scale Shared Representation Acquisition（中科大，自动化所 赫然、谭铁牛团队）
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: ~
5. Content-Aware Local GAN for Photo-Realistic Super-Resolution（首尔大学 Sanghyun Son、Kyoung Mu Lee团队）
6. SRFormer: Permuted Self-Attention for Single Image Super-Resolution（南开 程明明团队，字节）
2、基于参考的图像超分辨率（Reference-Based image SR）
1. LMR: A Large-Scale Multi-Reference Dataset for Reference-Based Super-Resolution（自动化所 张兆翔团队，百度）
3、高效&轻量化图像超分辨率（Efficient/Lightweight image SR）
1. SPIN | Lightweight Image Super-Resolution with Superpixel Token Interaction（中山大学 任文琦、操晓春团队）
2. ISS-P | Iterative Soft Shrinkage Learning for Efficient Image Super-Resolution（RIT Zhiqiang Tao团队，ETH Yulun Zhang团队）
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: https://github.com/Jiamian-Wang/Iterative-Soft-Shrinkage-SR
3. Reconstructed Convolution Module Based Look-Up Tables for Efficient Image Super-Resolution（清华 王斌团队，快手）
4. Spatially-Adaptive Feature Modulation for Efficient Image Super-Resolution（南京理工 潘金山团队）
5. DLGSANet: Lightweight Dynamic Local and Global Self-Attention Networks for Image Super-Resolution（南京理工 潘金山团队）
- Project: https://neonleexiang.github.io/DLGSANet/
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: https://github.com/NeonLeexiang/DLGSANet
4、盲超分/真实世界图像超分辨率（Blind/Real-world image SR）
1. MetaF2N: Blind Image Super-Resolution by Learning Efficient Model Adaptation from Faces（哈工大 刘明、左旺孟团队）
2. DARSR | Learning Correction Filter via Degradation-Adaptive Regression for Blind Single Image Super-Resolution（北科大 祝晓斌团队）
Burst SR
（个人感觉Burst SR可以归于真实世界超分辨率下面）
3. Self-Supervised Burst Super-Resolution（ETH Van Gool，Adobe）
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: ~
4. FBANet | Towards Real-World Burst Image Super-Resolution: Benchmark and Method（中山大学 林倞团队，北大 陈杰）
5、超分辨率应用（Application of SR）
（1）医学图像（Medical image）
1. McASSR | Rethinking Multi-Contrast MRI Super-Resolution: Rectangle-Window Cross-Attention Transformer and Arbitrary-Scale Upsampling（浙大）
2. MC-VarNet | Decomposition-Based Variational Network for Multi-Contrast MRI Super-Resolution and Reconstruction（华东师范 方发明团队）
3. CuNeRF: Cube-Based Neural Radiance Field for Zero-Shot Medical Image Arbitrary-Scale Super Resolution（中山大学 谢晓华团队）
- Project: CuNeRF
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: https://github.com/NarcissusEx/
（2）遥感/高光谱图像（Hyperspectral image）
4. HSR-Diff: Hyperspectral Image Super-Resolution via Conditional Diffusion Models（西工大 李映团队）
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: ~
5. ESSAformer: Efficient Transformer for Hyperspectral Image Super-resolution（西电 Chi Zhang团队，重邮 高新波，悉尼大学）
（3）文本图像（Text image）
6. A Benchmark for Chinese-English Scene Text Image Super-resolution（香港理工 Lei Zhang，OPPO）
（4）光场图像（Light Field image）
7. Learning Non-Local Spatial-Angular Correlation for Light Field Image Super-Resolution（国防科大 杨俊刚、王应谦团队，空军航空大学 王龙光）
（5）深度图（Depth Map）
8. Spherical Space Feature Decomposition for Guided Depth Map Super-Resolution（西交 张讲社团队，ETH Yulun Zhang、Radu Timofte、Van Gool团队）
视频超分辨率（Video Super-Resolution）
包括普通视频超分辨率与时空视频超分辨率
1. MoTIF: Learning Motion Trajectories with Local Implicit Neural Functions for Continuous Space-Time Video Super-Resolution（台湾阳明交通大学 Wen-Hsiao Peng团队）
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: https://github.com/sichun233746/MoTIF
- 对标VideoINR，任意尺度时空视频超分辨率
2. Learning Data-Driven Vector-Quantized Degradation Model for Animation Video Super-Resolution（西交 钱学明团队，微软亚研 杨欢团队）
3. Multi-Frequency Representation Enhancement with Privilege Information for Video Super-Resolution（农大 李振波团队，三星）
- Paper: ICCV 2023 Open Access Repository
- Code: ~
参考：
