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LOLv1
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新型灵活图像Transformer实现最先进的图像修复
研究人员开发了一种名为Flexible Image Transformer (FIT) 的新型图像修复模型。FIT在从块采样到像素重建的整个流程中显式地对退化感知进行建模，这与仅在标记化后注入任务/退化条件的先前方法不同。该模型使用退化编码器来预测全局退化向量和空间退化图，从而自适应地条件化块嵌入和非嵌入。FIT在五个标准基准测试中取得了最先进的性能，在统一修复方法上提高了高达1.1 dB。
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新的OWDiff方法通过改进的细节恢复来增强低光图像
研究人员开发了一个名为重叠小波扩散（OWDiff）的新框架，以改进低光图像增强。该方法通过使用重叠小波变换解决了先前基于扩散的技术中常见的块状伪影。此外，OWDiff 结合了一个由低频引导的高频增强块，以恢复更精细的细节和纹理，从而获得更清晰的图像。实验表明，OWDiff 在标准数据集上的表现优于现有方法，达到了更好的视觉质量和量化指标。