利用视频扩散模型辅助的零样态视频修复与增强
计算机视觉与模式识别
2026-01-30 v1
摘要
虽然扩散基方法在零样态图像修复和增强方面取得了很大成功，但将其应用于视频修复或增强将导致严重的时域闪烁。本文提出首个利用快速发展的视频扩散模型辅助图像方法以维持更好时序一致性的框架。我们提出同源潜在融合、异构潜在融合以及基于 COT 的融合比例策略，以利用同源和异构文本到视频扩散模型补充图像方法。此外，我们提出时序强化后处理，以利用图像到视频扩散模型进一步提高时序一致性。该方法无需训练，可应用于任何基于扩散的图像修复和增强方法。实验结果表明，所提方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2601.21922,
title = {Zero-Shot Video Restoration and Enhancement with Assistance of Video Diffusion Models},
author = {Cong Cao and Huanjing Yue and Shangbin Xie and Xin Liu and Jingyu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.21922},
year = {2026}
}