基于扩散模型的高效图像去模糊网络
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。
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