盲图像恢复在低级视觉任务中仍然面临挑战。研究提出了一种频率感知指导损失，能够集成到去噪扩散模型中，以增强内容一致性。实验结果表明，该方法在盲图像去模糊等任务中显著提升了图像质量，PSNR值提高了3.72dB。

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。