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单光摄像机的惊人发展为科学和工业成像创造了前所未有的机会。但是,这些1位传感器通过这些1位传感器进行的高数据吞吐量为低功率应用创造了重要的瓶颈。在本文中,我们探讨了从单光摄像机的单个二进制框架生成颜色图像的可能性。显然,由于暴露程度的差异,我们发现这个问题对于标准色素化方法特别困难。我们论文的核心创新是在神经普通微分方程(神经ode)下构建的暴露合成模型,它使我们能够从单个观察中产生持续的暴露量。这种创新可确保在Col-Orizers进行的二进制图像中保持一致的曝光,从而显着增强了着色。我们演示了该方法在单图像和爆发着色中的应用,并显示出优于基准的生成性能。项目网站可以在https://vishal-s-p.github.io/projects/ 2023/generative_quanta_color.html