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【图像去噪】论文复现：掩码后的自然图像预训练模型用于单噪声图像推理！Zero-shot算法MPI的Pytorch源码复现，跑通源码，图文保姆级教程，框架结构与代码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）

完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！

本文亮点：

  • 跑通MPI源码，训练和测试图文展示，详细步骤；
  • MPI框架结构梳理和拆解，结构示意图和代码实现对应，注释详细；

文章目录

  • 前言
  • 一、跑通代码 （Quick Start）
    • 1.1 数据集准备
    • 1.2 训练
    • 1.3 测试
  • 二、代码解析
    • 2.1 预训练
    • 2.2 迭代推理
  • 三、总结与思考
    • 完整代码和训练好的模型权重文件下载链接

前言

论文题目：Masked Pre-training Enables Universal Zero-shot Denoiser —— 掩码预训练使通用零样本去噪器成为可能

论文地址：Masked Pre-traini

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