PRISM: Prior Rectification and Uncertainty-Aware Structure Modeling for Diffusion-Based Text Image Super-Resolution
PRISM：用于扩散文本图像超分的先验校正与不确定性结构建模
🧭 文本图像超分辨率 · 扩散模型
通过流匹配先验校正和不确定性感知残差编码，实现单步扩散的文本图像超分辨率
📌 工作参考价值（3 点）
- 扩散模型中利用流匹配对隐空间先验进行校正的思路，可迁移到序列生成任务（如用户行为序列还原），通过构建高低质量隐变量对学习修正映射，提升生成可靠性。
- 不确定性引导的残差学习可用于多模态特征融合，对置信度低的模态特征进行抑制，避免噪声扩散，适合电商场景中不完整商品描述等。
- 单步扩散的加速技巧（如蒸馏、流匹配一步生成）可应用于实时推荐系统中的内容生成（如标题、摘要），降低推理延迟。