复杂退化仍保细节
将扩散模型的噪声预测器重构为基于ViT的编码器与新型分离融合解码模块，相较现有面部恢复方法更具通用性与适应性。
蹇木伟 · 王睿 · Yu, Xiaoyang · Feng, Xu · Yu, Hui · Lam, Kenneth K.M.
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024
一个模型即可应对单类型和多类型退化，无需为每种退化训练专用模型，简化了部署流程。
即使在像素级与图像级退化叠加时，仍能恢复出丰富的面部细节，并保持身份属性一致。
分离融合解码模块可逐步调整高维特征的通道相关性，不受退化模式限制，从而准确感知条件输入。