BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-24T00:00:00Z

从后验抽样到图像恢复中的有意义多样性

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内容提要

本文介绍了一种基于无监督学习的生成扩散先验（GDP）方法，可用于盲图像恢复。该方法采用预训练的去噪扩散生成模型（DDPM）来建模后验分布，并通过优化退化模型参数来实现图像恢复。实验结果表明，GDP 在各种图像重建质量和感知质量的基准测试中表现优异。

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标签

去噪扩散生成模型 无监督学习 生成扩散先验 盲图像恢复 退化模型参数优化