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摘要。在本文中,我们介绍了L-Differ,这是一种基于语言的差异模型,旨在为不足的单像反射删除任务。尽管表现出令人印象深刻的图像性能,但现有的基于语言的扩散模型在图像恢复方面具有精确的控制和忠诚。为了克服这些局限性,我们提出了一种迭代条件改进策略,以解决不准确的控制条件的问题。采用多条件约束机制来确保图像颜色和结构的恢复忠诚,同时保留生成能力以处理低传输的反射。我们通过广泛的实验证明了所提出的方法的优越性,展示了对现有方法的定量和定性改进。
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