利用基础文本到图像模型实现保真的叠层成像增强
图形学
2026-05-26 v1 数值分析
数值分析
应用物理
摘要
叠层成像相位恢复实现了对复杂样品的高分辨率成像，但常常受到诸如网格伪影和多层串扰等伪影的困扰，这些伪影会降低重建图像的质量。我们提出了一种即插即用框架，该框架将基于物理模型的相位恢复与使用基础扩散模型的文本引导图像编辑相结合。通过采用乘子交替方向法（ADMM），我们的方法确保了数据保真度与伪影去除子问题之间的一致性，在增强图像质量的同时保持了物理一致性。伪影去除是通过使用预训练基础扩散模型的文本引导扩散图像编辑方法（LEDITS++）实现的，允许用户用自然语言指定要去除的伪影。在模拟和实验数据集上的演示表明，伪影抑制和结构保真度均有显著改善，并通过峰值信噪比（PSNR）和衍射图样一致性等指标进行了验证。这项工作突出了文本引导生成模型与基于模型的相位恢复算法的结合，作为一种可迁移且保真的高质量衍射成像方法。
引用
@article{arxiv.2509.04513,
title = {Fidelity-preserving enhancement of ptychography with foundational text-to-image models},
author = {Ming Du and Volker Rose and Junjing Deng and Dileep Singh and Si Chen and Mathew J. Cherukara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04513},
year = {2026}
}