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无配对学习
分布 底层视觉与图像复原1生成模型与扩散1
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基于事件的无配对数据运动去模糊
Event-based Motion Deblurring with Unpaired Data
提出无配对事件去模糊框架，利用事件物理先验和生成式模糊建模，为缺乏配对数据的底层视觉任务提供可复用思路。
解耦残差去噪扩散模型：面向统一且数据高效的图像到图像翻译
Decoupled Residual Denoising Diffusion Models for Unified and Data Efficient Image-to-Image Translation
把扩散过程拆成「随机噪声扩散做域对齐+流形提升」与「确定性残差扩散学语义映射」两段，且噪声阶段只用大量无配对目标域图像训练，为少配对数据的统一 I2I 翻译提供了可复用的训练范式。