本文介绍了一种新算法——插拔式流匹配(PnP-Flow)，用于解决成像逆问题。通过结合预训练流匹配模型与PnP框架，形成时变去噪器，显著提升去噪、超分辨率、去模糊和修复任务的性能，克服了现有PnP方法在生成性任务中的局限性。

自监督方法在成像逆问题中证明有效，为基于学习的方法铺平了道路。本文提出了一种新的自监督方法，利用图像分布近似尺度不变的事实，可应用于高频信息丢失的逆问题。实验证明该方法优于其他自监督方法，与完全监督学习相当。

自监督方法在成像逆问题中证明了有效性，为基于学习的方法铺平了道路。本文提出了一种新的自监督方法，利用图像分布近似尺度不变的事实，可应用于高频信息丢失的逆问题。实验证明该方法优于其他自监督方法，并与完全监督学习相当。

该研究使用CLEAR模型进行对抗训练，实现了对真实数据流形的全面拟合，并将其用作凸性正则化器，为真实数据流形上的成像逆问题提供指导。实验证明该模型具有鲁棒性，在测量干扰存在的情况下仍能实现稳定的重建。