研究者提出SGPnP框架，将预训练扩散模型嵌入PnP算法

研究者提出随机生成式即插即用框架 SGPnP，让预训练 SBDM 通过随机重加噪直接嵌入 PnP 算法，无需反向扩散采样。该方法证明噪声注入等价于在高斯平滑目标上优化，并称在合适条件下可避开严格鞍点。 在多线圈 MRI 重建和大掩码自然图像修复任务上，SGPnP 稳定优于传统 PnP，性能与基于扩散模型的求解器相当。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。