Deep image prior

最新推荐文章于 2025-10-30 05:43:19 发布
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介绍了一种无需训练集即可用于图像修复、去噪等任务的方法Deep Image Prior。该方法通过利用预定义的网络结构来恢复图像细节，展示了深度学习在图像处理领域的强大能力。
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paper:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Ulyanov_Deep_Image_Prior_CVPR_2018_paper.pdf

github:https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior

material:https://box.skoltech.ru/index.php/s/ib52BOoV58ztuPM#pdfviewer

1.https://blog.youkuaiyun.com/QiangLi_strong/article/details/81541147

2.https://blog.youkuaiyun.com/edogawachia/article/details/78745067

3.https://medium.com/@xiaosean5408/deep-image-prior-%E7%B0%A1%E4%BB%8B-%E4%B8%8D%E9%9C%80%E8%B3%87%E6%96%99%E9%9B%86%E5%8D%B3%E5%8F%AF%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%B8%E7%BF%92%E9%80%B2%E8%A1%8C%E5%9C%96%E5%83%8F%E4%BF%AE%E5%BE%A9-%E5%8E%BB%E9%9B%9C%E8%A8%8A%E7%AD%89%E4%BB%BB%E5%8B%99-4098d0bf235e

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### Deep Image Prior 技术概述 Deep Image Prior 是一种利用神经网络结构本身作为正则化先验的方法，用于图像恢复任务。这种方法的核心思想在于通过训练一个随机初始化的卷积神经网络来拟合目标图像，而不需要额外的数据集或预训练模型[^3]。 #### 工作原理 Deep Image Prior 的核心机制依赖于这样一个观察：即使是在完全随机初始化的情况下，深层神经网络也能够隐含地表达复杂的图像结构特性。具体来说，在优化过程中，仅通过对输入噪声向量的学习即可重建高质量的目标图像。这种现象表明，神经网络架构本身就具有强大的归纳偏置能力，可以充当有效的图像先验。 以下是其实现的关键步骤： 1. **定义生成器网络** 使用一个标准的全连接层或者卷积神经网络作为生成器 \( G \)，该网络接受随机噪声向量 \( z \) 作为输入，并输出一张合成图像 \( I_{synthetic} \)[^4]。 2. **损失函数设计** 定义一个适合特定任务的损失函数 \( L(I_{synthetic}, I_{target}) \)，其中 \( I_{target} \) 表示目标图像。常见的损失形式包括像素级均方误差 (MSE) 或感知损失 (Perceptual Loss)[^5]。 3. **参数更新策略** 只有生成器中的权重被调整，而不涉及任何外部数据驱动的过程。这使得整个算法能够在单张图片上运行并快速收敛到合理的结果[^6]。 #### 实现代码示例 下面提供了一个简单的 PyTorch 版本实现框架供参考: ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image class Generator(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() # Define your generator architecture here. def forward(self, x): pass # Implement the forward propagation logic. def deep_image_prior(target_img_path, num_iterations=5000): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) target_img = Image.open(target_img_path).convert("RGB") target_tensor = transform(target_img).unsqueeze(0).to(device) gen_input = torch.randn((1, latent_dim, height, width)).to(device) model = Generator().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) for i in range(num_iterations): synthetic_output = model(gen_input) loss = ((synthetic_output - target_tensor)**2).mean() optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if i % 500 == 0: print(f"Iteration {i}: Loss={loss.item()}") if __name__ == "__main__": deep_image_prior("./path_to_target_image.jpg", num_iterations=5000) ``` 上述代码片段展示了如何构建基本的生成器以及执行迭代优化过程以匹配给定的目标图像。 --- ###
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