图像生成

TPGDiff: Hierarchical Triple-Prior Guided Diffusion for Image Restoration

TPGDiff: 基于三级先验引导的图像修复扩散网络

Yanjie Tu, Qingsen Yan, Axi Niu, Jiacong Tang

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（西北工业大学计算机学院，西安，中国） ； Shenzhen Research Institute of Northwestern Polytechnical University, Shenzhen, China（西北工业大学深圳研究院，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 TPGDiff通过整合降质先验、结构先验和语义先验，实现图像修复的分层引导，提升严重降质区域的重建能力。

Beyond MMSE: Enhancing PnP Restoration with ProxiMAP

超越MMSE：通过ProxiMAP增强PnP修复

Kenta Vert, Giacomo Meanti, Scott Pesme, Michael Arbel, Julien Mairal

机构 * Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； Inria（法国国家科学研究中心） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔理工大学） ； LJK（实验室） ； MaLGa Centre（MaLGa中心） ； DIBRIS（DIBRIS研究所） ； Università di Genova（热那亚大学） ； MMS（MMS机构） ； Italian Institute of Technology（意大利理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ProxiMAP，通过调整噪声调度使去噪器保持分布内，实现更稳定的图像重建，适用于去模糊、补全、超分辨率和相位恢复等任务。

Random spanning tree Markov random field priors for Bayesian inverse problems in imaging

随机生成树马尔可夫随机场先验用于成像中的贝叶斯反问题

Jasper Marijn Everink

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于随机生成树的马尔可夫随机场先验，用于解决成像中的贝叶斯反问题，通过将连续和离散随机变量结合，改进了图像去噪、去模糊和修复等任务的性能。