统一异构退化：面向全能图像复原的不确定性感知扩散桥模型
计算机视觉与模式识别
2026-03-19 v2
摘要
全能图像复原(AiOIR)面临协调异构退化间冲突优化目标的基本挑战。现有方法常受限于粗粒度控制机制或固定映射调度，导致次优的适应性。为解决此问题，我们提出了一种不确定性感知扩散桥模型(UDBM)，该模型创新性地将AiOIR重新表述为由像素级不确定性引导的随机传输问题。通过引入一种松弛的扩散桥公式，用松弛约束替代严格的终端约束，我们对退化的不确定性进行建模，同时从理论上解决了标准扩散桥中固有的漂移奇异性。此外，我们设计了一种双重调制策略：噪声调度将不同的退化对齐到共享的高熵潜在空间，而路径调度则受熵正则化的粘性动力学启发，自适应地调节传输轨迹。通过有效修正传输几何和动力学，UDBM在单次推理步骤中在多种复原任务上实现了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2601.21592,
title = {Unifying Heterogeneous Degradations: Uncertainty-Aware Diffusion Bridge Model for All-in-One Image Restoration},
author = {Luwei Tu and Jiawei Wu and Xing Luo and Zhi Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.21592},
year = {2026}
}