高效无镜头成像的空旅 Diffusion 蒸馏
计算机视觉与模式识别
2025-11-18 v1
摘要
领先的无镜头相机逼真重建通常依赖于无镜头-带镜头监督，这会导致模型受镜头-无镜头领域不匹配的偏差。为避免这一问题，基于无监督扩散先验的通用方法在面对噪声、高度复用且病态的无镜头脱卷积场景时往往失效。我们观察到，分离范围空间约束与空旅扩散先验更新的方法可实现稳定、逼真的重建。基于此，我们引入空旅 Diffusion 蒸馏（NSDD）：一种单遍学生模型，从迭代 DDNM+ 求解器中蒸馏出空旅组件，条件化于无镜头测量及范围空间锚点。NSDD 保持测量一致性，在无需配对监督的情况下实现逼真结果，运行时间和内存占用均为原来的一小部分。在Lensless-FFHQ和PhlatCam数据集上，NSDD 仅次于 Wiener，位列第二快，达到了近乎教师级的感知质量（第二好的 LPIPS，低于 DDNM+），超越了 DPS 和经典凸优化基线。这些结果表明，NSDD 为快速、无监督、逼真的无镜头成像指明了一条实用路径。
引用
@article{arxiv.2511.12024,
title = {Null-Space Diffusion Distillation for Efficient Photorealistic Lensless Imaging},
author = {Jose Reinaldo Cunha Santos A V Silva Neto and Hodaka Kawachi and Yasushi Yagi and Tomoya Nakamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.12024},
year = {2025}
}
备注
8 pages without reference, 6 figures, 1 table