推理提速30%
针对非成对真实去雾场景，通过基于传输图的自适应步长采样和物理引导条件扩散，在图像质量与推理速度之间取得更优平衡。
Zhao, Li · Hanqi, Wang · Fan, Chenxiang · Hu, Haigeng Gen · 任文琦 · 郑忠龙 · 张笑钦
Pattern Recognition 2026
通过建立传输图与扩散步数的映射，按区域雾浓度和图像复杂度分配采样步数，在保持高精度的同时减少总步数。
整个框架集成到非成对的循环一致流水线中，训练时不需要同一场景的有雾/无雾图像对，更容易获取真实数据。
物理引导的条件扩散模型融合伪清晰图像和传输图，结合全局语义引导和空间雾感知，从而在复杂雾条件下生成保留细节的图像。