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逆问题
分布 生成模型与扩散1鲁棒性与安全1底层视觉与图像复原1
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相似性一致似然扩散实现从墙壁反射的隐藏人物检测
Similarity-Consistent Likelihood Diffusion enables Hidden Person Detection from Wall Reflections
将异方差伪似然融入确定性DDIM采样，并通过退火贝叶斯精度更新与扩散先验融合，为逆问题提供可复现且测量一致的生成式重建方案，可迁移到其他欠定视觉重建任务。
KLIP：逆问题中基于 KL 散度与扩散先验的局部分布偏移检测
KLIP: Localized Distribution Shift Detection via KL-Divergence with Diffusion Priors in Inverse Problems
把扩散模型当作数据先验，用先验与后验之间的 KL 散度作为无需校准数据的 OOD 指标，并可在图像块级别定位分布偏移；对做逆问题求解（如 CT 重建）的视觉研究者，这提供了一种在只有间接测量时判断输入是否可信、并定位异常区域的通用手段。
面向大规模三维逆问题的高效展开网络
Efficient Unrolled Networks for Large-Scale 3D Inverse Problems
把大规模前向算子通过区域分解与法算子近似嵌入展开网络，使单卡即可端到端训练含算子的 3D 重建模型；做 3D 逆问题（CT/MRI 重建）时可直接复用该显存友好的算子嵌入方案。