本文全面概述了过去六十年图像建模技术的发展,追溯了其从手工数学先验到现代深度基础图像模型的演变过程。它在贝叶斯框架下统一了这些方法,将图像建模视为数据流形的概率表征。文章强调,无论是Tikhonov和TV等传统方法,还是即插即用先验和去噪扩散模型等当代技术,都可以通过对数先验的梯度或Stein分数函数的视角来理解。这一视角弥合了信号处理和机器学习之间的差距,展示了图像建模在追求去噪分数方面的持续进步。 AI
影响 为理解和开发先进的图像生成和恢复模型提供了统一的理论框架。
排序理由 详细介绍图像建模统一框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Bayes' theorem
- Denoising diffusion-weighted magnitude MR images using rank and edge constraints
- Hugging Face
- map
- plug and play
- P versus NP problem
- television
- Tikhonov
- total variation
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