图像生成

Improving Diffusion Posterior Samplers with Lagged Temporal Corrections for Image Restoration

通过滞后时间校正改进扩散后验采样器用于图像修复

Davide Evangelista, Elena Morotti, Francesco Pivi, Maurizio Gabbrielli

机构 * Dept. of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Dept. of Political and Social Sciences（政治与社会科学系） 纠错

专题命中 图像修复 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LAMP方法，通过第二阶离散化与残差校正改进扩散后验采样，提升图像修复性能，无需增加去噪评估次数。

Comments 9 Figures, 9 Tables, Submitted to a conference

Inpainting over the cracks: challenges of applying pre-merger searches for massive black hole binaries to realistic LISA datasets

裂缝中的修补：将预并合搜索应用于大规模黑洞双星的现实LISA数据集的挑战

Gareth Cabourn Davies, Ian Harry

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 本文探讨了在LISA数据集中应用预并合搜索检测大规模黑洞双星的挑战，比较了零延迟滤波方法与首次应用的修补技术，展示了在数据间隙存在时仍能有效识别预并合信号的能力。

Comments 13 pages, 10 figures, 4 tables

HADAR-Based Thermal Infrared Hyperspectral Image Restoration

基于HADAR的热红外超光谱图像修复

Cheng Dai, Jiale Lin, Bingxuan Song, Yifei Chen, Jiashuo Chen, Xin Yuan, Fanglin Bao

机构 * School of Science, Westlake University（西lake大学科学学院） ； School of Engineering, Westlake University（西lake大学工程学院） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HADAR驱动框架，利用热物理模型实现热红外超光谱图像的修复，通过温度、发射率和纹理三元组建模，提升去噪、补全和超分辨等性能。

Comments 17 pages, 18 figures

Equivariant Splitting: Self-supervised learning from incomplete data

等价分裂：从不完整数据中自监督学习

Victor Sechaud, Jérémy Scanvic, Quentin Barthélemy, Patrice Abry, Julián Tachella

机构 * LPENSL, CNRS, ENS de Lyon, France（LPENSL、CNRS、 Lyon 工程科学研究院、法国） ； Prysm, Lyon, France（Prysm、Lyon、法国） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种新的自监督学习策略，用于处理单个不完整观测模型下的逆问题，通过等价性定义和自监督分裂损失，实现对监督损失的无偏估计，实验显示在高秩 deficient 前向模型中取得最佳性能。