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摘要 - 书中检索是一个代表性的反问题，其中仅使用信号的傅立叶变换的测量幅度才能恢复信号。深度学习的算法比标准算法更令人满意地重建，例如交替的投影处理和凸放松方法。但是，他们通常无法重建细节或纹理。最近，已经利用扩散模型来解决傅立叶相检索问题。这些算法提供了现实的结果，但是由于生成模型的性质，可以在重建中显示实际图像中的不存在细节。为了应对这些问题，我们提出了一种新型算法，称为“红色强调”，结合了差异扩散采样AP-ap-aper和相位检索的凸松弛方法。尤其是，用于相位检索的经典优化问题被用作额外的正则化，以在变化采样过程中正确重建相位信息。我们的实验结果证实，与现有的傅立叶相检索算法相比，所提出的红色强调可提供定性和定量改善的性能。索引术语 - 较高的相位检索，扩散模型，通过deno的调节，凸松弛
红色强调：使用扩散模型进行傅立叶相试验
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