本文研究了深度卷积神经网络用于图像生成和修复的方法，以及使用神经网络作为手工先验的能力，展示了这种方法在标准的逆问题中的卓越效果以及在检测深度神经网络表示和基于闪光和非闪光输入对图像进行修复方面的同等效果。

Nov, 2017

本文提出了一种基于领域对齐的有效图像去噪方法，该方法学习了两个图像先验知识，其中特征级先验用于学习对抗训练中的不同噪声水平下对抗特征，像素级先验则用于推动去噪图像到自然图像流形。结果表明，该方法有效地提高了合成和真实噪声图像的去噪能力，并可以用于盲去噪任务以及提高感知质量。

Jun, 2019

本文介绍了一种有效利用生成对抗网络 (DGP) 捕获的图像先验的方法，它可以恢复各种退化图像中缺失的语义信息，还可以进行多样化的图像操作，通过松弛现有的 GAN 反演方法的假设，允许生成器以渐进的方式进行微调，并在 GAN 中的鉴别器处获得的特征距离作为正则项。这些易于实现和实用的改变有助于保持重构，使其保持在自然图像流形中，从而可以更准确、更忠实地重构真实图像。

Mar, 2020

该研究论文利用新型的图像分割神经网络，提出一种轻量级的先验调整单元，将先验知识融入现有的 IR 网络，提高了图像还原的质量。

May, 2023

本文提出一种基于反馈机制的面向难度级别泛化的深度卷积神经网络图像修复模型自动生成的算法，旨在避免 “固定” 模型对于固定难度级别的训练。实验表明，在四个图像修复任务上，本算法均优于传统训练和课程学习替代方案。

Dec, 2016

本研究旨在通过训练高度灵活和有效的深度 CNN 降噪器来构建深度降噪先验，将其作为模块化部分插入基于半二次分裂的迭代算法以解决各种图像恢复问题，实验结果表明所提出的方案不仅对于模型模拟的方法具有优势，对于学习方法也具有竞争性甚至更好的性能。

Aug, 2020

本文提出使用神经架构搜索算法来寻找升级版的卷积神经网络，以用作结构化图像先验，从而进行各种反向图像恢复任务，通过大量实验结果验证了此方法的有效性。

Aug, 2020

提出了一种使用 Deep Image Prior 方法重建受损图片，不需要预先训练网络或者照片数据库，比传统的单图片方法表现更好。

Apr, 2020

本文基于近期提出的深度图像先验方法 deep image prior，在图像去卷积中引入 kernel 先验方法，实验结果表明，该方法有助于提高学习无关的图像去卷积的性能，以 PSNR 和视觉效果为标准进行了六个标准测试图像的实验。

Oct, 2019

本文提出了一种使用深度先验知识进行解决图像重建问题的框架，该框架在去噪、去模糊以及磁共振成像的压缩感知等多种成像问题上实现了较大幅度的性能提升，并通过实验进一步解释了其优越性。

May, 2017