本研究提出了一种公平的原始对偶算法框架，解决图像逆问题中的优化模型不足。通过引入平滑项，确保全局收敛并建立收敛速率。实验结果表明，该方法在图像去噪和超分辨率重建方面优于现有技术。

该研究论文提出了一种新方法，通过结合稳定化策略和正则化算法，提升图像恢复的准确性。研究了多种算法，包括在线PnP算法和基于深度神经网络的恢复保证，验证了其在去噪和图像重建中的有效性。

研究表明，具有零表示误差的可逆神经网络在图像逆问题中优于稀疏先验和GAN先验。通过生成模型和深度学习，构建基于物理系统的仿真模型，提出多种新方法以提高逆转深度神经网络的准确性和鲁棒性，成功解决复杂场景的图像重建问题。

本文提出了一种使用文本到图像潜在扩散模型的新方法来解决图像逆问题。该方法通过动态优化文本嵌入和投影方法生成更符合扩散先验的图像，在超分辨率、去模糊和修复缺失部分等任务上优于其他求解器。