本文研究了使用未经过训练的深度神经网络先验条件下的线性反演问题，包括压缩感知和相位恢复，并提出了基于梯度下降的算法以及证明了其收敛性。同时，本文还展示了相比于手工制作的先验条件，使用深度神经网络先验条件可以在相同的图像质量下实现更好的压缩率。

Jun, 2019

本研究使用生成对抗网络（GAN）代替稀疏性等手工先验知识来解决线性反问题，提出了一种有效的 PGD 算法，并提供了理论保证，该算法展现出优于现有方法的性能。

Feb, 2018

本文介绍了一种通过神经网络的深度生成模型来提供低维参数化图像或信号流形的方法， 证明了其在噪声的压缩感知方面的收敛算法，其样本复杂度与先前的稀疏方法相比具有线性的优越性和改进的潜力。

Dec, 2018

本文探究了用生成式对抗网络 GANs 的最新进展，发现最近提出的 style-generators 可以被用作通用图像先验，其具有线性特性和可逆性，且在图像增强任务方面优于其他 GANs 和 Deep Image Prior。

Jun, 2019

本研究针对深度生成模型如变分自编码器和生成对抗网络在高复杂度图片样本表现的不足，提出一种图像自适应的修复方案，增强复原的表达能力。在图像超分辨率和压缩感知方面进行了实证表明其优势。

Jun, 2019

通过使用预训练的 StyleGAN2 生成器构建先验分布，将学习的贝叶斯重建与生成模型相结合，实现了对图像修复和超分辨率重建问题的解决，与现有 GAN 图像重建方法相比表现更好。

Oct, 2021

提出了一种无需显式图像先验信息的方法，通过共享低维结构来解决一组逆问题，其中可以处理许多具有通用结构的复杂实际问题，如图像降噪、相位恢复和黑洞视频重建等。

Apr, 2023

本文介绍了一种新型攻击方法 —— 生成模型反演攻击，它可以显著地提高逆转深度神经网络的准确率，攻击者使用部分公共信息学习分布先验，引导逆转过程，并且通过实验证明了差分隐私在该攻击下的防御效果有限。

Nov, 2019

本文提出了一种利用深度神经网络模型中的隐式先验进行线性反问题求解的方法，借助宫澤统计学理论和随机梯度上升算法，在去噪、去模糊、插值和压缩感知等方面取得了最先进的非监督性能水平。

Jul, 2020

本文对条件生成对抗网络进行研究和评估，采用编码器来反向映射 cGAN，可重建和修改真实图像，这种结合方式被称为可逆 cGAN，可对真实图像进行复杂的确定性修改。

Nov, 2016