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RealBlur
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PickMoment 通过学习去模糊将单图像到视频生成重新定义为连续时间过程
研究人员推出了 PickMoment，一种新颖的连续时间方法，通过学习去模糊和模糊到视频的转换，从单张图像生成视频。与预测固定帧集或仅锐化信号的先前方法不同，PickMoment 直接学习曝光任意子区间的区间平均模糊。该模型使用源自模糊积分的三个监督信号进行训练：经验重建损失、自一致性的可加性损失以及锐化帧损失。这种统一的模型可以通过一次前向传播执行单图像去模糊、模糊到视频生成以及连续时间选择时刻恢复，并在 GoPro 和 HIDE …
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新的UPADNet方法利用相位信息增强图像去模糊
研究人员开发了一种新颖的图像去模糊技术UPADNet，该技术利用相位信息和幅度信息来改善细节恢复。该方法使用线性最小均方误差（LMMSE）估计器来估计相位和幅度，然后进行迭代优化算法。网络参数进行端到端训练，在GoPro和RealBlur等数据集上的实验表明，UPADNet的性能优于现有的深度网络，尤其是在高噪声或训练数据有限的情况下。