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UniDeblur：统一运动去模糊框架
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv cs.CV 刊出论文《UniDeblur：基于傅里叶卷积学习的统一运动去模糊框架》。该工作提出以傅里叶卷积学习为基础的统一运动去模糊框架，在傅里叶空间进行模糊自适应全局滤波学习，以避开核估计在空间支持上的限制。为支撑统一模型，作者构建了多源数据集，并配套数据剪枝与质量控制管线，使同一模型能够处理不同相机与图像内容下的多种模糊模式。实验显示，该方法在 in-domain 与 OOD benchmark 上均取得有竞争力的表现。论文同时表示代码将发布，目前尚未见到代码或更多后续进展的报道。
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最新进展10月12日 12:00
arXiv 刊出 UniDeblur 论文，提出傅里叶卷积学习的统一去模糊框架，代码将发布。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CVUniDeblur：基于傅里叶卷积学习的统一运动去模糊框架
UniDeblur 提出基于傅里叶卷积学习的统一运动去模糊框架，在傅里叶空间进行模糊自适应全局滤波学习，以避开核估计的空间支持限制。该工作构建了多源数据集并配套数据剪枝与质量控制管线，使统一模型能处理不同相机与图像内容下的多种模糊模式。实验显示其在 in-domain 与 OOD benchmark 上均取得有竞争力的表现，代码将发布。
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