FIRM 新方法把网络评估次数减少 50 倍

华盛顿大学圣路易斯分校 Ulugbek Kamilov 团队联合 UW-Madison 提出 FIRM，将测量算子嵌入速度场以求解成像逆问题，整体网络评估次数减少 50 倍。该方法为端到端训练的 flow 模型，N=2 时仅需约 10 次网络评估，且无需推理期 guidance。在 CelebA 去模糊任务上单图重建仅 0.24 秒，远快于基线的 13.03 秒，同时保留细节。