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扩散模型图像恢复
DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior
发表：2023/8/29
扩散模型图像恢复盲图像恢复高保真图像重建图像质量改善区域自适应恢复指导
DiffBIR提出了一种通用图像恢复流水线，能有效处理多种盲图像恢复任务。该方法分为两个阶段：去除降解与信息再生。在此过程中，IRControlNet利用潜在扩散模型生成真实细节，并引入区域自适应恢复指导机制，让用户可调节真实感与保真度的平衡。实验证明其在多项任务上优于现有方法。
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Enhancing Diffusion-based Restoration Models via Difficulty-Adaptive Reinforcement Learning with IQA Reward
发表：2025/11/3
扩散模型图像恢复基于图像质量评估的奖励机制难易自适应强化学习图像恢复中的强化学习应用多语言模型基础的IQA
本研究提出了一种基于难度自适应的强化学习方法，通过与图像质量评估模型（IQA）的结合，有效地增强了扩散式图像恢复模型的性能。实验表明该方法在处理与真实标注数据显著不同的样本时，能够实现更高的图像忠实度，并提升恢复效果。
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