Xiaomi（小米）

Beyond Uniform Restoration: Empowering All-in-One Restoration with Pixel-Level Multimodal Guidance

超越统一恢复：利用像素级多模态引导赋能全场景恢复

Chunxiao Liu, Wei Liu, Anbin Xiong, Erli Meng

机构 * Xiaomi Corporation（小米公司） 纠错

AI总结 针对全场景图像恢复现有方法采用统一策略忽略区域退化差异的问题，提出MGN-AIR框架，通过像素级多模态引导实现更精细恢复，在多任务基准上性能显著优于现有方法。

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Preserve More Details: Mitigating Content Drift in Real-World Image Super-Resolution

保留更多细节：缓解真实世界图像超分辨率中的内容漂移

Chunxiao Liu, Wei Liu, Anbin Xiong, Erli Meng

机构 * Xiaomi Corporation（小米公司） 纠错

AI总结 针对真实世界图像超分辨率中因低质量输入导致的内容漂移问题，提出双路径架构的新型单步扩散模型FSP-Diff，在标准基准上优于现有单步扩散方法。

Comments Accepted to ACM MM 2026. This is the author's accepted version. The definitive version is published in the Proceedings of ACM MM 2026

High-Quality Exposure Correction with Diffusion-Based Image Generation Priors

基于扩散模型图像生成先验的高质量曝光校正

Ziwen Li, Meng Cao, Jinpu Zhang, Chunyang Li, Long Bao, Heng Sun, Yuehuan Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Xiaomi Communications Company Ltd.（小米通讯有限公司） 纠错

AI总结 本文提出基于扩散先验的曝光校正框架DPEC，通过高效微调策略与联合交叉注意力模块，在多数据集上实现了优于现有方法的曝光校正性能。

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