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本文介绍了一种对比不变的深度叠层衍射神经网络，利用分解策略将学习到的物体纹理与测量缩放解耦，从而在不同光照条件下实现一致的图像重建。该方法在多个实验数据集上，与之前的PtychoPINN-torch基线相比，傅里叶误差最多降低了5倍。