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基于任务变换器和自适应混合策略的多种天气影像恢复
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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
本文介绍了一种将测试时适应性整合到迭代扩散反转过程中的框架，通过扩散网络和时间噪声模型来探索退化视频剪辑中的帧相关信息。实验结果表明，该方法在恢复受天气影响的视频方面优于最先进的方法，并在合成和实际世界视频中对未知天气条件的普适能力得到了验证。
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关键要点
- 本文提出了一种将测试时适应性整合到迭代扩散反转过程中的框架。
- 在训练阶段，设计了基于扩散的网络和新颖的时间噪声模型，以探索退化视频中的帧相关信息。
- 推理阶段引入了扩散管道自校准的代理任务，学习测试视频流的引物分布。
- 通过近似时间噪声模型进行在线适应。
- 实验结果表明，该方法在恢复受天气影响的视频方面优于最先进的方法。
- 该方法在合成和实际世界视频中对未知天气条件的普适能力得到了验证。
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