扩散模型：是一类生成模型，通过逐步向数据中添加噪声并训练模型逆向还原的方式，生成新的样本或重建原始数据。
扩散模型的核心在于前向和反向两个过程：前向过程将清晰的数据逐步转换为噪声数据，直到完全随机化，而反向过程则学习从噪声数据一步步还原出原始样本。
这种逐层去噪的方式使扩散模型在「生成逼真图像」、「数据增强和图像修复」等任务中表现出色，广泛应用于「图像生成、自然语言处理等领域」。
在水下检测方面：扩散模型提供了新的解决方案，尤其在处理水下图像质量差和可见度低的挑战时。水下环境通常受制于光线不足、浑浊水体和光散射等影响，使得目标物体识别和检测变得复杂。
扩散模型通过其去噪和逐层细化的过程，可以增强水下图像的清晰度，去除水下环境中存在的噪声和模糊效果，从而提升水下检测的准确性。
这种方法「减少了对高质量水下数据」的依赖，为水下「目标识别、生态监测」和「海洋探测」等应用提供了更有效的技术支持。
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我整理了16篇关于水下检测扩散模型最新改进变体。包括与水下检测扩散模型的最新结合方案，并附上了开源代码。
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01
关键方法：提出了一种基于条件去噪扩散概率模型（DDPM）的UIE方法（DiffWater），该方法利用了DDPM的优点，训练了一个稳定且收敛良好的能够生成高质量和多样化样本的模型。考虑到水下成像中的多重失真问题，无条件的DDPM可能无法获得令人满意的增强和恢复结果。因此，DiffWater利用添加颜色补偿的退化水下图像作为条件指导，通过DiffWater实现了对退化水下图像的高质量恢复。特别是，所提出的DiffWater引入了一种在RGB颜色空间中进行通道式颜色补偿的颜色补偿方法，针对不同的水条件和照明场景，并利用该条件来指导去噪过程。
核心创新点：
考虑到真实水下环境的多样性和复杂性，以及在DDPM中直接使用简单先验导致的图像质量差和颜色偏差的问题，提出了一种优化的扩散水方法。在所提出的扩散水方法中，利用优化的条件机制，通过去噪过程从条件图像中提取更多的信息。这允许增强的水下图像具有更高的质量，清晰度，真实性，和自然性来实现。
针对解决水下图像中图像质量差和颜色偏差的问题，提出了一种颜色通道补偿（3C）方法。在扩散水法中，使用带有颜色通道的补偿水下图像作为条件引导，指导扩散去噪过程，以改善图像增强的颜色外观。
在四个真实的水下图像数据集上对所提出的扩散水方法进行了测试，并与现有的比较方法进行了比较和分析。实验结果表明，所提出的扩散水方法在提高质量和效果方面都优于现有的比较方法，具有较好的可推广性和鲁棒性。
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02
Intelligent Underwater Object Detection and Image Restoration for Autonomous Underwater Vehicles
关键方法：在许多情况下，UUV无法完成复杂的海底研究任务，因为目标物体由于光的吸收和散射而出现扭曲。此外，与地面系统相比，海洋测量的电力需求很严重，因为无人水下车辆（uuv）等电池驱动的低存储车辆。因此，有限的供电、水介质的运动阻力和扭曲的目标物体外观会延迟任务，降低UUV在水下操作中的效率。考虑到资源有限的海底监测设置，我们提出了一个智能的水下场景快速监测框架。首先，采用一种有效的深度神经网络进行水下目标/感兴趣区域（ROI）检测。然后利用有效的恢复方法对检测到的ROI进行恢复，从而降低退化图像的视觉质量，帮助uuv的导航和监控任务。
核心创新点：
该框架是一个两阶段的系统，用于解决水下图像质量差和uuv中的资源限制的重大问题。
我们提出的方法可以自动执行感兴趣区域（ROI）的检测和提取，通过使用一种有效的神经计算机制，确保了更高的操作速度。DNN由于其推理时间快，在这一阶段被应用。
采用有效、精确的恢复方法恢复了检测到的ROI，从而提高了退化水下图像的视觉质量，帮助uuv在海底环境中进行水下监测过程。
在水下图像中的冗余数据被根除，以减少其大小，从而减少处理时间和其他资源，如带宽，传输功率，和存储需要在UUV设置全覆盖通信调查水下环境。对提案进行主观和客观评价（采用9个评价分数），结果超过SOTA。
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03
Synth-SONAR: Sonar Image Synthesis with Enhanced Diversity and Realism via Dual Diffusion Models and GPT Prompting
关键方法：本研究提出了一种新的声纳图像合成框架，“合成声纳”利用扩散模型和声纳提示。合成声纳的关键新颖之处有三方面：首先，通过将基于生成的人工智能的风格注入技术与公开的真实/模拟数据相结合，从而为声纳研究提供最大的声纳数据语料库之一。其次，双文本调节声纳扩散模型层次结构合成了粗粒度和细粒度的声纳图像，增强了质量和多样性。第三，高级（粗）和低级（详细）基于文本的声纳生成方法利用了视觉语言模型（VLMs）和gpt提示中可用的高级语义信息。在推理过程中，该方法从文本提示中生成不同的和真实的声纳图像，弥合了文本描述和声纳图像生成之间的差距。据我们所知，这标志着gpt提示在声纳成像中的应用。
核心创新点：
一个新的GenAI框架，即。用于声纳图像合成的“合成-声纳”，结合双级文本条件扩散模型，用于高质量、多分辨率的图像生成。
通过集成多个源（真实、模拟和GenAI）和详细的注释，成为最广泛和最多样化的声纳图像数据集之一。
这是一种创新的方法，通过利用去噪扩散概率模型（DDPM）结合LoRA和基于gpt的提示来增强图像生成技术，以控制和高质量的真实声纳图像合成，从而使我们的方法可解释。
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