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物理一致性约束
01 02
迈向真实世界红外图像超分辨率：统一自回归框架与基准数据集
Toward Real-world Infrared Image Super-Resolution: A Unified Autoregressive Framework and Benchmark Dataset
提出热结构引导的自回归框架与条件自适应码本，可迁移到其他真实退化下的底层视觉任务（如低光增强、去模糊），其热序一致性损失为物理约束融入复原模型提供思路。
驯服生成式扩散模型用于任务导向红外成像
Taming Generative Diffusion Model for Task-Oriented Infrared Imaging
把扩散模型的多步采样压缩成单步、并用动态时间步估计对齐潜变量轨迹，这一思路可直接迁移到其他退化严重、需要物理约束的低层复原任务（如低光、去雾、医学成像）；同时用任务感知低秩适配把复原模型快速接到下游语义任务，是「复原+下游」联合设计的可复用范式。