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GS-Blur: A 3D Scene-Based Dataset for Realistic Image Deblurring
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出GS-Blur数据集，旨在解决传统去模糊数据集中模糊图像多样性不足的问题。通过3D高斯散射技术重建场景并渲染模糊图像，GS-Blur提供丰富的真实模糊类型，显著提升去模糊性能，更好适应现实场景。
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关键要点
- GS-Blur数据集旨在解决传统去模糊数据集中模糊图像多样性不足的问题。
- 该数据集通过3D高斯散射技术重建3D场景，并沿随机生成的运动轨迹渲染模糊图像。
- GS-Blur提供丰富的真实和多样化模糊类型，显著提升去模糊性能。
- 实验表明，GS-Blur能够更好地适应现实模糊场景。
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