机构名称：
¥ 1.0
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
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