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reconstruct-and-generate diffusion model
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细节保留图像去噪的重建生成扩散模型
提出了一种称为重建生成扩散模型 (RnG) 的新方法,该方法利用重建去噪网络恢复绝大部分底层干净信号,并采用扩散算法生成剩余的高频细节,从而提高视觉质量和感知度。通过在合成和真实去噪数据集上进行广泛实验验证了该方法的优越性。
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10 months ago
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