受限先验生成恢复
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提出一种方法，通过给待恢复的输入图像添加噪声并进行去噪来使预训练的扩散模型自适应于图像恢复任务。方法基于观察到生成模型空间需要受到约束的原则，通过使用一组捕捉输入图像特征的锚点图像对生成模型进行微调，从而实现受约束的空间。我们通过对比以前的方法并在多个真实世界的恢复数据集上展示出卓越的性能，包括保留身份和图像质量。此外，我们还演示了一种在个性化修复上的重要实际应用，其中我们使用个人相册...
本研究提出了一种方法，通过给待恢复的图像添加噪声并进行去噪，使预训练的扩散模型适应图像恢复任务。使用锚点图像对生成模型进行微调，实现受约束的空间。在多个真实世界的恢复数据集上展示出卓越的性能，包括保留身份和图像质量。在个性化修复上的实际应用中，使用个人相册作为锚点图像来约束生成空间，能够准确地保留高频细节。
