[文献速递Vol.338]-用于单像素成像的梯度下降模块引导重建的扩散模型

本文研究背景是单像素成像在极低采样率下传统重建方法质量不佳的问题。研究目的是提出一种结合可学习采样与梯度下降引导的扩散模型重建网络（DGRN），以提升低采样率下的图像重建质量。结论表明，DGRN在多个测量率下均优于传统及现有深度学习方法，能生成细节更丰富的图像，并通过物理实验验证了其有效性。