本研究提出了一种基于扩散的伪装目标检测框架（diffCOD），通过去噪扩散过程实现伪装目标分割。该方法结合输入图像先验和注意力模块，显著提升了去噪学习效果。在多个伪装目标检测基准数据集上，该方法优于其他先进技术，尤其在纹理细分割方面表现突出。

该文汇总多项研究，核心是利用图像先验提升视觉任务性能，包括：借助时序数据先验改进自动驾驶语义分割，将图像推理先验融入深度展开网络提升卫星图像处理，结合3D人脸先验实现人脸超分，用表面法线先验改善室内重建，以跨模态融合和Transformer提升全景场景感知与深度估计，并探索可泛化神经场实现单图新视角合成。