双条件引导稀疏扩散模型

低光增强更锐利

通过亮度结构引导和稀疏注意力，在低光增强中抑制噪声并提升区域细节的保真度。

金海燕 · Jing, Wang · Fengyuan, Zuo · Su, Haonan · 肖照林 · 王斌 · 张元林

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

技术优势

噪声抑制更优

通过跳跃校准模块细化包含噪声和结构信息的局部区域，避免噪声放大。

提升区域判别力

亮度结构引导头强调亮度和结构表示，增强区域和形状的判别能力。

推理更高效

稀疏注意力增强模块自适应选择最有用的区域依赖，使扩散过程从稠密转为稀疏，提高噪声分布推理效率。

应用场景

• 低光图像增强：替换传统低光增强方法，在暗光下恢复清晰细节并抑制噪声。
• 扩散模型：将扩散模型改造为稀疏推理，减少计算开销同时保持生成质量。
• 计算摄影：集成到相机后处理中，增强低光照片的亮度和结构。