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潜空间优化
01 02
面向统一零样本图像复原的自监督动态异质退化建模
Self-supervised Dynamic Heterogeneous Degradation Modeling for Unified Zero-Shot Image Restoration
把异质退化重参数化为少量物理一致的参数，并在潜空间中直接优化该分布，为统一零样本复原提供了一种紧凑的退化提示词构造方式；其动态质量精炼策略可迁移到其他扩散采样轨迹的自适应调整中。
基于联合潜扩散的单图反射分离
Reflection Separation from a Single Image via Joint Latent Diffusion
把预训练扩散模型的生成先验显式微调用于单图反射分离，并用跨层自注意力与分离式采样在扩散过程中解耦透射层与反射层；对做图像复原的人，这是一套可直接迁移到其他「多成分叠加图像分解」任务的扩散采样与潜变量优化框架。