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基于补丁扩散模型学习图像先验用于解决逆问题
本文提出了一种通过仅对图像的补丁进行扩散模型训练来学习整个图像的高效数据先验的方法，该方法通过分数和位置编码获取整个图像的分数函数，并将其用作解决逆问题的先验。该方法在提高内存效率和数据效率的同时，仍然能够通过位置编码生成整个图像，并且可以
PDFa month ago
无预训练网络先验的反演成像的算法保证
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
PDF5 years ago
从受损图像学习自监督去噪技术：噪声即干净
本文提出了一种用于培训自我监督去噪网络的新策略，即 “Noisy-As-Clean”(NAC) 策略，该策略可绕过训练和测试图像之间存在的领域差距问题，并展示了该策略能够达到比原始网络更好的去噪性能。
PDF5 years ago
图像增强和动画的样式生成器反演
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。
PDF5 years ago
盲图像去噪的深度图像先验学习
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
PDF5 years ago
ICCV极端视角合成
本文提出了一种名为 Extreme View Synthesis 的新方法，解决了新视角外推中存在数量有限的输入图像时的问题，并通过深度概率体积、基于深度的配准和图像先验等方法，成功地在镜头基线放大至 30 倍的情况下实现了视觉效果优化。
PDF6 years ago
从外部和内部示例中共同学习超分辨率
通过稀疏编码外部样本和内部纹理匹配的独特方式，提出了一种联合超分辨率映射模型，进一步通过自适应权重融合，实现了更好的效果。
PDF9 years ago