NTIRE 2023视频增强质量评估挑战共有167个参与者，19个参与团队提交了模型和方法说明。一些方法取得了比基准方法更好的结果，获胜方法表现出卓越的预测性能。

本研究改进了扩散模型在逼真图像修复中的适用性，包括网络架构、噪声水平、训练图像大小和优化器 / 调度器等方面。研究提出了基于 U-Net 的潜在扩散模型，能够处理大尺寸图像，包括阴影去除、去雾、超分辨率和景深效果转换。该模型在 NTIRE 2023 图像阴影去除挑战赛中获得最佳感知性能和第二名。