CVPR 2025 | 扩散模型-相关论文12篇

主要观点总结

本文综述了关于扩散检测器的多个研究，这些研究利用扩散模型进行各种图像处理任务，如广义扩散检测、图像恢复、身份调节的运动估计、掌纹生成、领域内生成、异常检测、全幻灯片图像分类和图像压缩感知等。这些研究利用扩散模型的强大能力，在各自领域取得了显著的成果。

关键观点总结

关键观点1: 广义扩散检测器的应用

该研究方向从区域广义检测的扩散模型中挖掘鲁棒特征，旨在增强检测器在不可见场景中的性能。

关键观点2: 图像恢复模型的研究进展

该研究通过使用扩散先验来弥合感知图像恢复（PIR）和面向任务的图像恢复（TIR）之间的差距，旨在提高视觉质量和功能需求之间的平衡。

关键观点3: 身份调节的运动估计

该研究实现了基于范例的身份调节的实时自我中心全身运动扩散，通过引入级联体-手去噪扩散和扩散蒸馏等技术，以完全因果和实时的方式估计人体运动。

关键观点4: 掌纹生成的研究

该研究利用具有多项式折痕和类内变化可控扩散模型的现实掌纹生成技术，合成具有较大类内变化和高身份一致性的掌纹数据集。

关键观点5: 领域内生成的研究进展

该研究通过利用无标签数据增强生成模型的领域内生成能力，提出了一种制导解耦的先验保持机制，以实现高生成质量和可控性。

关键观点6: 异常检测的研究

该研究利用连续扩散模型进行异常检测，通过梯度投影实现稳定的连续学习，并增强扩散模型的条件机制以检测异常图像。

关键观点7:

关键观点8:

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