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研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
雷军表示，这两项技术的获奖，标志着小米在底层核心技术能力以及操作系统领域，实现了重大突破。它们不仅代表着公司技术实力的积累，也体现了小米工程师团队敢于挑战高峰的勇气与决心。
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