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SORD：扩散模型引导的局部OOD干扰去除
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AI 综述
2026年10月27日，arXiv cs.CV 刊出 SORD，这是一种 support 引导的扩散模型局部 OOD 干扰去除方法。该方法只需给出损坏区域的二值支持图，并配合一个在干净信号上预训练的扩散模型，即可迭代恢复被局部 OOD 扰动污染的干净信号；其特点是不依赖配对数据，也不需要损坏统计模型。报道称，作者已在自然图像、人脸和乐器音频的局部损坏场景上测试，效果与 posterior-sampling inpainting 相当且往往更优；在多个基准上，它优于源分离基线和监督网络，并且代码已开源。目前尚无后续报道。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月27日 12:00
arXiv 发布 SORD，仅需二值支持图与干净预训练扩散模型即可迭代去除局部 OOD 干扰，代码已开源。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CVSORD：支持图引导的扩散模型 OOD 去除方法
SORD 是一种支持引导的扩散模型 OOD 去除方法，仅需损坏区域的二值支持图和单个在干净信号上预训练的扩散模型，即可迭代恢复被局部 OOD 扰动污染的干净信号。它无需配对数据或损坏统计模型，在自然图像、人脸和乐器音频的局部损坏上测试，与 posterior-sampling inpainting 相当且常优。SORD 还在多个基准上优于源分离基线和监督网络，代码已开源。
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