DarkDiff：通过重任务生成扩散模型提升低光原始图像质量
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内容提要
在极低光照条件下，高质量摄影对数码相机构成挑战。传统图像处理算法逐渐被深度网络取代，但现有模型常导致低光照片过度平滑。我们提出了一种新框架，利用重任务预训练的生成扩散模型增强低光原始图像，实验结果表明该方法在感知质量上优于现有技术。
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关键要点
- 极低光照条件下，高质量摄影对数码相机构成挑战。
- 传统图像处理算法逐渐被深度网络取代，能够更智能地增强噪声原始图像。
- 现有回归模型常导致低光照片过度平滑，无法恢复清晰的图像细节和准确的颜色。
- 提出了一种新框架，通过重任务预训练的生成扩散模型增强低光原始图像。
- 实验结果表明该方法在感知质量上优于现有技术。
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