HaineiFRDM：探索扩散以恢复快速移动薄膜中的缺陷

于红博

摘要: 现有的开源电影修复方法与商业方法相比表现有限，原因在于使用低质量的合成数据进行训练，并采用嘈杂的光流。此外，开源方法尚未探索高分辨率电影。我们提出了HaineiFRDM（电影修复扩散模型），这是一个电影修复框架，旨在利用扩散模型强大的内容理解能力来帮助人类专家更好地修复难以区分的电影缺陷。具体来说，我们采用逐块的训练和测试策略，使得在一个24GB-VRAMR GPU上修复高分辨率电影成为可能，并设计了一个位置感知的全局提示和帧融合模块。此外，我们引入了全局-局部频率模块，以重建不同块之间一致的纹理。另外，我们首先恢复低分辨率结果，并将其用作全局残差，以减轻由块处理过程引起的方块状伪影。此外，我们构建了一个包含修复后的真实降级电影和逼真合成数据的电影修复数据集。全面的实验结果明确展示了我们的模型在缺陷修复能力上优于现有的开源方法。代码和数据集将会发布。

更新时间: 2025-12-31 16:18:07

领域: cs.CV,cs.AI,cs.MM

下载: http://arxiv.org/abs/2512.24946v1