现有的 PnP 都是针对图像处理或者信号处理设计的, 能否将这种方法推广到一般的含 proximal 算子的算法中去? 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布

2024年10月3日 · In this paper, we introduce Plug-and-Play (PnP) Flow Matching, an algorithm for solving imaging inverse problems. PnP methods leverage the strength of pre-trained denoisers, often deep neural networks, by integrating them in optimization schemes.

为了突破即插即用图像恢复的局限性，我们通过训练一个高度灵活有效的CNN去噪器，建立了一个基准深度去噪器。 然后，我们将深度去噪器作为一个模块插入到基于半二次分裂的迭代算法中，以解决各种图像恢复问题。 从 贝叶斯 的角度来看，解x可以通过解决最大后验概率（MAP）估计问题得到： 其中logp (y|x)表示观测y的对数似然值，logp (x)表示干净图像x的先验值，与退化图像y无关。 (1)可以重新表述为： 数据项（第一项）保证解决方案符合退化过程，而先验项（第二 …

This GitHub repository contains the code for our ICLR 2025 PnP-Flow paper, a method combining PnP methods with Flow Matching pretrained models for solving image restoration problems. Try out the demo! 1. Getting started. To get started, clone the repository and install pnpflow via pip. pip install -e . 1.1. Requirements. 1.2.

最近,来自香港中文大学和国际数字经济研究院的研究团队提出了一种新颖的图像反演技术——PnP Inversion,有望为这一问题带来突破性的解决方案。 基于扩散模型的图像编辑通常涉及两个关键步骤:首先将源图像反演到噪声潜在空间,然后基于目标提示词进行编辑。 这个过程的成功很大程度上依赖于反演的准确性。 不精确的反演会导致原始图像内容的丢失,或者编辑效果不够理想。 因此,如何在保持图像本质内容的同时,实现高保真度的编辑一直是该领域的一个重要研究方向。 PnP …

本文介绍了一种解决成像反问题的算法，称为Plug-and-Play（PnP）Flow Matching。 PnP方法利用预先训练的去噪器（通常是深度神经网络），将它们整合到优化方案中。

2025年1月2日 · 在计算机视觉和机器人领域，PnP（Perspective-n-Point）算法扮演着至关重要的角色。 它通过分析图像中的特征点，确定相机的位置和方向，是三维重建和图像匹配的核心技术。

本文提出了一种解决成像逆问题的算法——插拔式流匹配 (PnP-Flow)。 该研究通过将预训练的流匹配模型与PnP框架相结合，形成了一种时变去噪器，显著提升了去噪、超分辨率、去模糊和修复任务的性能，克服了现有PnP方法在生成性任务中的局限性。

2024年2月1日 · We propose a new PnP framework, called Stochastic deNOising REgularization (SNORE), which applies the denoiser only on images with noise of the adequate level. It is based on an explicit stochastic regularization, which leads to a stochastic gradient descent algorithm to solve ill-posed inverse problems.

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