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ConStyle v2：一个强大的全方位图像修复提示器
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过对比学习范式在图像修复任务上的应用进行分析，提出了三个解决问题的准则，并基于风格转换提出了一种新的图像修复模块ConStyle。通过广泛实验验证了ConStyle在各种图像修复任务上的能力和兼容性，并通过替换通用修复网络为基于transformer、CNN和MLP的网络，提升了图像修复效果。
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关键要点
- 对比学习范式在图像修复任务上的局限性和有效性不确定性进行分析。
- 提出三个解决问题的准则，结合对比学习的灵活性。
- 基于风格转换提出新模块ConStyle，并高效集成到U-Net结构中。
- 通过广泛实验验证ConStyle在去噪、去模糊、去雨和去雾等任务上的能力和兼容性。
- ConStyle NAFNet在SOTS户外和Rain100H数据集上分别提升了4.16 dB和3.58 dB，且参数数量减少了85%。
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