本文提出了一种名为DiffLL的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理并降低计算资源使用，同时实现稳定去噪。通过高频率恢复模块，增强图像细节。实验结果表明，该方法在定量和视觉效果上优于现有技术，并在低光人脸检测中展现潜在价值。

本文提出DiffLL扩散模型用于低光图像增强，采用波浪变换加速推理、降低算力且不损失信息；通过前向扩散与反向去噪稳定去噪、减少随机性；设计高频恢复模块，利用垂直和水平细节补充对角信息以细化恢复。实验表明，该方法在定量指标和视觉效果上均优于现有最先进方法，效率显著提升，并在低光人脸检测中具有潜在实用价值。

DiffLL是一种稳健高效的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理，通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性。高频率恢复模块能更好地恢复细节。实验证明该方法在定量和视觉上优于现有方法，并在效率上有显着提高。还证明了该方法在低光人脸检测方面的潜在实际价值。

该文介绍了一种名为DiffLL的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理并通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性。同时，设计了高频率恢复模块，实现更好的细粒度恢复。实验证明，该方法在定量和视觉上均优于现有的最先进方法，并且在效率上获得了显着的提高。此外，该方法在低光人脸检测方面具有潜在实际价值。

本文介绍了一种名为DiffLL的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理，通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性。同时，设计了高频率恢复模块来补充对角信息，实现更好的细粒度恢复。实验证明，该方法在定量和视觉上优于现有方法，并在效率上有显着提高。此外，该方法在低光人脸检测方面具有潜在实际价值。

本文介绍了一种名为DiffLL的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理，通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性，同时设计了高频率恢复模块来提高细粒度恢复。实验证明，该方法在定量和视觉上优于现有方法，并在效率上有显着提高。此外，该方法在低光人脸检测方面具有潜在实际价值。

本文介绍了一种名为DiffLL的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理，通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性。同时，设计了高频率恢复模块，实现更好的细粒度恢复。实验证明，该方法在定量和视觉上优于现有方法，并在效率上有显着提高。此外，还证明了该方法在低光人脸检测方面具有潜在实际价值。

本文介绍了一种名为DiffLL的低光图像增强方法，利用波浪变换加速推理，通过前向扩散和反向去噪实现稳定去噪和减少随机性，同时设计了高频率恢复模块来提高细粒度恢复。实验证明，该方法在定量和视觉上优于现有方法，并在效率上有显着提高。此外，该方法在低光人脸检测方面具有潜在实际价值。