本文提出了一种面部图像超分辨网络，通过多层次特征提取和重建，实现面部图像重建和细节增强的目标。与现有算法相比，获得了显著的提高。

本文介绍了一种基于扩散模型的低光图像增强方法，称为LDM-SID。该方法通过插入驯服模块来引导扩散模型的生成过程，实现对扩散模型的优化结构生成和细节增强。实验证明该方法在性能和视觉比较方面都表现出优越性。

本文介绍了一种基于扩散模型的低光图像增强方法，通过插入驯服模块来引导生成过程，实现对扩散模型的优化结构生成和细节增强。实验证明该方法在性能和视觉比较方面具有优势。