本文提出了一种通过神经网络预测后验分布的主成分，以提高在安全关键领域中图像恢复模型的部署速度。
本文提出了一种通过神经网络预测后验分布的主成分。
该方法旨在提高在安全关键领域中图像恢复模型的部署速度。
通过单次前向传递可靠地传达实例适应不确定性方向。
实现与后验采样器相当的不确定性量化。
在速度上提升数倍。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
