SOTA去噪器纹理数据集行为分析

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出 Saptarshi Mandal 等作者的论文，分析最先进（SOTA）去噪器在纹理数据集上的行为。研究指出，只有在纹理数据集上对去噪器进行微调，才可能提升性能；但微调会导致模型对原始数据集出现灾难性遗忘。论文据此认为，纹理去噪需要专门处理，因为去噪质量直接影响生成建模等下游任务，专用纹理感知去噪器对忠实重建与合成纹理至关重要。截至该报道，事件进展为上述分析结论的发布，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。