本文探讨了去噪扩散模型在图像生成中的应用，提出了多种提升图像质量和生成性能的方法，包括掩码自编码器、视觉transformer和自监督学习等技术。这些方法在图像修复和分类精度方面表现优异。

本文介绍了MNIST-C数据集，用于评估计算机视觉模型的鲁棒性。研究表明，简单的高斯噪声和斑点噪声训练可以提高模型的泛化能力。视觉transformer模型在数据破坏下的表现优于其他模型。此外，提出了针对图像污染的评估方法，以帮助选择适合特定任务的模型。

本研究提出了一种新型滤波器，结合推拉抑制机制，以提高图像处理中的噪声稳健性。实验表明，视觉transformer模型在数据破坏情况下表现优越。此外，研究探讨了通过生物启发的神经元表示和动态网络架构来增强视觉感知的稳健性。

本文提出了一种基于切线图像的高分辨率360度单目深度估计方法，结合自监督和有监督学习，利用视觉transformer提高深度估计的准确性。研究显示在多个基准测试中取得了显著改进，有效解决了360度图像中的球面视差和畸变问题，实现了高质量的深度感知。