ECCV2024｜LightenDiffusion 超越现有无监督方法，引领低光图像增强新纪元！

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前言   本文提出了一种基于扩散的无监督框架，将可解释的Retinex理论与低光图像增强的扩散模型相结合，命名为LightenDiffusion。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2407.08939 git链接：https://github.com/JianghaiSCU/LightenDiffusion 亮点直击 提出了一种基于扩散的框架， LightenDiffusion ，结合了Retinex理论的优势和扩散模型的生成能力，用于无监督低光图像增强。进一步提出了自我约束的一致性损失，以改善视觉质量。 提出了一个内容传输分解网络，在潜空间中执行分解，旨在获取富含内容的反射率图和无内容的照明图，以促进无监督恢复。 大量实验证明， LightenDiffusion 在超越现有的无监督竞争对手的同时，与监督方法相比具有更 ………………………………