FUMO: 基于先验调制的单图反射去除
计算机视觉与模式识别
2026-03-20 v1
摘要
单图反射去除（SIRR）在实际场景中具有挑战性，因为反射强度在空间上变化，且反射模式与传输结构紧密交织。本文提出了一种带先验调制框架的扩散模型（FUMO），通过引入显式引导信号来提高空间可控性和结构保真度。从混合图像中提取两个先验：一种是估计空间反射严重程度的强度先验，另一种是通过多尺度残差聚合捕获细节敏感响应的高频先验。我们提出了粗到细的训练范式。在第一个阶段，这些线索被组合用于门控条件残差注入，聚焦于既反射主导又结构敏感的区域。在第二个阶段，细粒度细化网络校正局部错位并锐化图像空间中的细节。在标准基准测试和真实场景中挑战性图像上的实验表明，方法在定量结果和感知质量方面均表现出竞争力。代码已发布于 https://github.com/Lucious-Desmon/FUMO。
引用
@article{arxiv.2603.19036,
title = {FUMO: Prior-Modulated Diffusion for Single Image Reflection Removal},
author = {Telang Xu and Chaoyang Zhang and Guangtao Zhai and Xiaohong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.19036},
year = {2026}
}