从频率视角生成 HDR 去鬼影内容
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过实现在高度压缩的潜空间中的扩散模型，并将其整合到基于回归的模型中以增强重建图像的细节，提出了无幽灵的高动态范围（HDR）成像的低频感知扩散（LF-Diff）模型。在合成和真实世界基准数据集上进行的大量实验表明，我们的 LF-Diff 比几种最先进的方法表现出更好的性能，并且比基于扩散模型的先前方法快 10 倍。
DiffLL是一种稳健高效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。高频率恢复模块能更好地恢复细节。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。还证明了该方法在低光人脸检测方面的潜在实际价值。
