当 Fast Fourier Transform 遇见 Transformer:图像恢复(2024)

Hacker News Top 论文

摘要

SFHformer将Fast Fourier Transform引入Transformer架构,实现高效的图像恢复,在去雨、去雾、超分辨率等十个任务上达到最先进水平。该论文被ECCV 2024接收,其扩展版本SWFormer于2025年发布。

暂无内容
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/05/20 14:27

网络架构

实验结果

针对不同的图像恢复任务进行了实验,包括图像去雾、图像去雨、图像去雪、图像去噪、图像超分辨率、单图像运动去模糊、散焦去模糊、图像雨滴去除、低光照图像增强和水下图像增强。

相似文章

Function-Space Transformer:具有自适应锚点的模型

arXiv cs.LG

本文提出 Function-Space Transformer(FST),一种在连续域上从函数中学习的框架。该框架将特征存储在由输入预测的锚点位置上,并通过递归的函数空间细化进行更新。FST 在 PDEBench 预测任务上优于 Perceiver IO,与 Fourier Neural Operators 表现相当,并在 ImageNet-1K 上以更少的参数超越 ViT。

FastVideo/FastVideo-FastH3-四步-预览版-v1-VSA-无数据

Hugging Face Models Trending

FastVideo 发布 FastH3 预览版 v1,这是一个 AI 模型检查点,能够从文本生成同步视频和音频,使用四次 Transformer 前向传播,通过无数据 DMD2 和 VSA-H3 在 90% 稀疏度下训练。

FourierQK:对查询-键投影进行频谱预处理提升Transformer注意力

arXiv cs.CL

本文介绍FourierQK,一种对Transformer注意力中的学习查询和键投影应用基于FFT的频域预处理的方法,在字符级语言建模上实现了显著的验证损失降低。该方法保留了完整的注意力分数结构,并展示了相对于标准点积注意力的可复现收益。