InverFill：一步反演实现少步扩散图像修复

Duc Vu 等作者提出 InverFill，一种面向图像修复的一步反演方法：把输入掩码图像的语义信息注入初始噪声，以缓解少步扩散模型因随机高斯噪声初始化带来的语义错位与保真度下降。 该方法不训练专用修复模型，而是用语义对齐噪声驱动少步文生图模型的混合采样流程。作者称，它显著优于普通混合采样，在低 NFE 下可匹配专用修复模型，且无需真实图像监督，仅增加极小推理开销。该工作已被 CVPR'26 主会议接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。