# 图像修复

一个统一运动去模糊网络把模糊当作卷积来学，在傅里叶空间做随输入变化的滤波，在GoPro上把PSNR从强基线EVSSM的33.26 dB提到34.02 dB，只多8G FLOPs。

一个统一运动去模糊网络把模糊当作卷积来学，在傅里叶空间做随输入变化的滤波，在GoPro上把PSNR从强基线EVSSM的33.26 dB提到34.02 dB，只多8G FLOPs。

多模态图像融合长期在视觉质量与语义属性之间取舍，因为两者的优化目标相互冲突。AD-SRF把这两者拆开优化再无损合并：先用基于Transformer的复原式视觉融合网络建立清晰融合基线，再用攻防博弈机制让攻击者挖掘语义弱点、防御者生成不可察觉的语义图叠加回融合图。在MFNet与FMB数据集上，该方法在六项视觉指标中分别有四项和五项排名第一，分割mIoU比第二名高出1.5和1.73。

多模态图像融合长期在视觉质量与语义属性之间取舍，因为两者的优化目标相互冲突。AD-SRF把这两者拆开优化再无损合并：先用基于Transformer的复原式视觉融合网络建立清晰融合基线，再用攻防博弈机制让攻击者挖掘语义弱点、防御者生成不可察觉的语义图叠加回融合图。在MFNet与FMB数据集上，该方法在六项视觉指标中分别有四项和五项排名第一，分割mIoU比第二名高出1.5和1.73。

两种深度学习方案把RESOLFT活细胞纳米镜的成像时长延长约五倍、帧率提高四倍，并在2赫兹下捕捉到80至200纳米的线粒体突起。

两种深度学习方案把RESOLFT活细胞纳米镜的成像时长延长约五倍、帧率提高四倍，并在2赫兹下捕捉到80至200纳米的线粒体突起。

作者从零预训练了 3B 参数的像素空间文生图 Transformer Iris-3B（256→512→1024 课程，采用 v-prediction 与 DINOv2 REPA），并把潜空间模型 FLUX.2 Klein base 4B 转换为像素空间；将两类像素骨干微调用于单目深度估计与图像复原后，未发现像素空间生成先验带来显著提升：深度上 Iris-3B 与潜空间 FLUX.2 Klein 持平、转换模型落后，DIV2K 复原上两个像素模型也未超过潜空间微调。

作者从零预训练了 3B 参数的像素空间文生图 Transformer Iris-3B（256→512→1024 课程，采用 v-prediction 与 DINOv2 REPA），并把潜空间模型 FLUX.2 Klein base 4B 转换为像素空间；将两类像素骨干微调用于单目深度估计与图像复原后，未发现像素空间生成先验带来显著提升：深度上 Iris-3B 与潜空间 FLUX.2 Klein 持平、转换模型落后，DIV2K 复原上两个像素模型也未超过潜空间微调。