ImIR sử dụng các vector hướng dẫn liên tục từ chính ảnh bị hỏng để điều khiển mô hình Qwen-Image-Edit, cho phép phục hồi đa tác vụ chỉ với một adapter duy nhất được huấn luyện siêu tốc.
Nghiên cứu giới thiệu bộ dữ liệu TRACE giúp AI nhận diện và phục hồi hình ảnh, trạng thái ban đầu của các vật thể bị biến dạng vật lý sau hỏa hoạn, hỗ trợ đắc lực cho công tác giám định và điều tra hiện trường.
Mi-Ripple là quy trình phục hồi ảnh giúp loại bỏ các vết nhiễu dạng lưới và hạt phát sinh trong quá trình chỉnh sửa AI lặp lại, giúp bảo toàn cấu trúc ảnh gốc mà không làm mất chi tiết.
Nhóm nghiên cứu từ Beihang và Tsinghua giới thiệu UniH3, khung làm việc đột phá giúp tối ưu hóa phục hồi ảnh y tế bằng cách cân bằng các đặc trưng đồng nhất và dị biệt. Mô hình đạt hiệu suất SOTA trên các bộ dữ liệu lớn và đã được mã nguồn mở.
PixRestore là mô hình Diffusion Transformer hoạt động trực tiếp trên không gian pixel, loại bỏ sự phụ thuộc vào VAE để bảo toàn chi tiết ảnh sắc nét và khắc phục các lỗi sai lệch nội dung thường gặp ở các mô hình T2I.