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快速扩散 EM：用于盲反问题的扩散模型及其在去卷积中的应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为DiffLL的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理，通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性。同时，设计了高频率恢复模块来补充对角信息，实现更好的细粒度恢复。实验证明，该方法在定量和视觉上优于现有方法，并在效率上有显着提高。此外，该方法在低光人脸检测方面具有潜在实际价值。
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关键要点
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提出了一种名为DiffLL的低光图像增强方法。
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利用波浪变换加速推理，降低计算资源使用但不损失信息。
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通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性。
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设计了高频率恢复模块，补充对角信息以实现更好的细粒度恢复。
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实验证明该方法在定量和视觉上优于现有方法。
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在效率上显著提高，与以前的扩散方法相比表现更佳。
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方法在低光人脸检测方面具有潜在实际价值。
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