研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.01792.pdf
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图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
Paint3D 利用两阶段纹理生成框架，首先通过预训练2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后在UV纹理空间上训练无光照扩散模型，生成无光照纹理，提升3D模型纹理生成效果。