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振兴图像恢复的卷积网络
摘要 - 图像恢复旨在重建其损坏版本中的高质量图像，在许多情况下扮演重要角色。最近几年见证了图像恢复从卷积神经网络（CNN）转变为基于变压器模型的范式，因为它们可以建模远程像素相互作用的强大能力。在本文中，我们探讨了CNN在图像恢复中的潜力，并表明所提出的称为Convir的简单卷积网络体系结构可以与变压器对应物相比或更好。通过重新审查高级图像恢复算法的特征，我们发现了几个关键因素，导致恢复模型的性能提高。这激发了我们基于廉价的卷积操作员开发一个新颖的网络来修复图像。全面的实验表明，在五个代表性的图像恢复任务上，我们的convir在20个基准数据集中提供了最先进的性能，包括图像去悬式，图像运动/defocus deblurring，图像驱动和图像删除。
地球系统对二氧化碳去除的反应，以海洋碱度增强为例：权衡和滞后 在100年内用橄榄石沿海海洋碱化的区域潜力 海洋二氧化碳去除的观点和挑战 版权所有© 比较基于花粉的挑战... 在深海Meiobenthos * 的定量研究中采样偏差 1831 CE神秘爆发被确定为Simushir Island（Kurils）的Zavaritskii Caldera 厄尔尼诺 - 南方振荡是否是气候系统中的小费元素？ 利用经典的反卷积和零照片图像恢复中的特征提取 GIA不确定性对气候模型评估的影响使用宽限期/宽限期 - 卫星重量表数据 表面应力和北极海洋旋转的驱动趋势
讨论了抽象的二氧化碳去除（CDR），以抵消残留的温室气体排放，甚至逆转气候变化。符合巴黎协定的“远低于2℃”的升温目标的政府间跨政府间小组的所有排放场景包括CDR。海洋碱度增强（OAE）可能是一种可能的CDR，其中人造碱度增加了海洋的碳吸收。在这里，我们研究了OAE对两个观察到的大型扰动参数集合中建模的碳储层和通量的影响。oae在技术上是成功的，并将其作为SSP5-3.4温度过冲场景中的额外CDR部署。涉及大气CO 2反馈的权衡导致碱度驱动的大气CO 2降低-0.35 [ - 0.37至-0.37至-0.33]摩尔碱度添加（技能加权平均值和68％C.I.）。已实现的大气CO 2降低以及相应的效率，比直接碱度驱动的海洋吸收的增强小两倍以上。碱度驱动的海洋碳吸收部分被从陆地生物圈中释放出来的碳和降低的海洋碳汇所抵消，以响应OAE下的大气中降低的大气CO 2。在第二步中，我们使用CO 2峰模拟中的Bern3D-LPX模型在理想化的情况下解决表面空气温度变化（∆ SAT）的滞后和时间滞后，其中∆ SAT增加到〜2°C，然后根据CDR的结果下降至〜1.5℃。∆ SAT滞后于18 [14-22]年的CO 2降低，这取决于各个集合成员的平衡气候灵敏度。这些折衷和滞后是地球系统对大气CO 2变化的响应的固有特征，因此对于其他CDR方法同样重要。
多任务现实世界图像恢复的轻量级扩散
扩散模型的出现代表了生成建模，表现出非凡的能力，可以从文本输入中产生高保真图像。与此同时，图像恢复（IR），包括超分辨率，脱毛，去核，涂料和压缩，仍然是低级视力研究中的重要领域。最近，将扩散模型集成到IR任务中的趋势越来越大，产生的结果超过了以前的方法。尽管如此，扩散模型在IR中的应用提出了自己的一系列挑战，包括模型设计中的复杂性以及有关操作效率的关注点。该项目从Wang等人的“实用扩散的先验扩散”（StablesR）中汲取了灵感。[2023]，它巧妙地采用了预训练的文本对图像扩散模型的生成能力来增强盲目的超级分辨率（SR）任务。Stables的框架如图1所示。这项研究展示了与未修饰的稳定扩散Rombach等人进行微调的时间感知编码器。[2022]模型，可导致重大的恢复改进，同时保持原始的生成框架并减少培训费用。在这个项目中，我们旨在扩大跨各种IR任务中Stables的应用，并调查更轻巧的解决方案的潜力。
利用经典的反卷积和零照片图像恢复中的特征提取
非盲反卷积的目的是从鉴定获得的内核中恢复其模糊的图像。iS iSTING TEEP神经体系结构通常是基于大型地面真相图像的大型数据集建立的，并接受了监督训练。并不总是可用的，尤其是针对生物化应用，敏锐的高质量地面真相图像并不总是可用的。这严重阻碍了当前方法在实践中的适用性。在本文中，我们提出了一种新型的非盲卷曲方法，该方法利用了深度学习和经典迭代反卷积算法的力量。我们的方法结合了一个预先训练的网络，从输入图像中提取深度特征以及Itera的Richardson-Lucy反卷积步骤。随后，采用零射击优化过程来集成反浏览特征，从而产生高质量的重建图像。通过使用经典的迭代反卷积方法进行初步重构，我们可以有效地利用较小的网络来产生最终图像，从而加速重建，同时减少需求量，以减少有价值的计算资源。我们的方法证明了各种现实世界应用程序中的显着改进。