underwater image restoration is a challenging task because of strong water
effects that increase dramatically with distance. This is worsened by lack of
ground truth data of clean scenes without water. diffusion priors<
本文提出一种基于无监督学习的生成扩散先验(GDP)方法,采用预训练的去噪扩散生成模型(DDPM)来有效地建模后验分布,并通过优化去噪过程中的退化模型参数来实现盲图像恢复,进一步采用分层引导和基于块的方法,使 GDP 能够产生任意分辨率的图像。实验结果表明,GDP 在各种图像重建质量和感知质量的基准测试中优于当前的领先无监督方法,在各种任务和各种图像大小的数据集上都表现良好。