基于扩散模型的高效图像去模糊网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了一种滑动窗口模型用于解决散焦去模糊问题，使用扩散模型生成潜在的先验特征来恢复更多细节图像，并将滑动窗口策略扩展到专用的 Transformer 块以提高推理效率。此外，还对 Mac 操作进行了优化，从而降低了计算复杂性，并改善了散焦去模糊的信噪比。这种新方法可以在内存有限的设备上处理更高分辨率的图像，显著扩展了潜在应用场景。研究的最后部分对每个网络模块对最终性能的影响进行了深入分析。
该研究提出了一种滑动窗口模型来解决散焦去模糊问题，并使用扩散模型生成潜在的先验特征来恢复更多细节图像。通过将滑动窗口策略扩展到专用的Transformer块，提高了推理效率。此外，还对Mac操作进行了优化，降低了计算复杂性，并改善了散焦去模糊的信噪比。这种新方法可以在内存有限的设备上处理更高分辨率的图像，扩展了潜在应用场景。研究还对每个网络模块对最终性能的影响进行了分析。
