ICLR2025｜非常简洁的图像复原新方法：退化分类预训练

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨胡珈魁 来源丨GiantPandaLLM 编辑丨极市平台 极市导读   文章介绍了名为DCPT的新图像复原预训练方法，通过退化分类预训练提升模型对不同退化类型的判别能力和高质量图像生成能力，从而在多种复原任务上取得显著性能提升。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 Universal Image Restoration Pre-training via Degradation Classification 论文地址： https://openreview.net/forum?id=PacBhLzeGO 代码地址： https://github.com/MILab-PKU/dcpt 背景 图像复原是利用模型将低质量（LQ）图像改进为高质量（HQ）图像的任务，在深度学习时代，图像复原任务可以被进一步理解为： 以低质量图像为条件生成高质量图像 。 通用图像复原（Universal Image Restoration, UIR）任务是图像复原的一项重要的子任务。UIR 试图创造一种方法，使得模型能够自主的应对 ………………………………