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GenDeg: Diffusion-Based Degradation Synthesis for Universal Image Restoration
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出GenDeg模型，生成多种高质量降解图像，并构建超过75万样本的GenDS数据集，以提升全图像恢复模型的泛化能力，为图像恢复领域提供新的数据源和训练方法。
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关键要点
- 本研究提出GenDeg模型，旨在解决全图像恢复模型的泛化能力不足问题。
- GenDeg模型生成多种高质量降解图像，提升了图像恢复模型的表现。
- 构建了包含超过75万样本的GenDS数据集，为图像恢复领域提供新的数据源。
- 研究为图像恢复模型的训练方法提供了新的思路。
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