LucidFlux-14B | 最新通用图形修复大模型：效果超越闭源付费商业模型！

文章主旨：

LucidFlux 提出了一种基于 Diffusion Transformer 的无需 Caption 的通用图像复原方法，显著提升了复原质量和语义一致性，并在多个任务上超越现有方法。

关键要点：

• LucidFlux 通过双分支调控器（DBC）设计，结合低质量图像（LQ）和轻量复原代理（LRP）实现细节与伪影的互补。
• 时序与层级自适应调制机制（TLCM）动态调整条件信号的权重，确保在扩散过程中从粗到细逐步复原。
• 直接提取图像的语义特征而非依赖 Caption，通过 SigLIP 特征实现语义对齐，减少延迟并避免语义漂移。
• 设计了严格的数据过滤管线，筛选出高质量图像，支持模型训练并提升复原效果。
• 实验结果表明 LucidFlux 在多个数据集上的视觉质量和感知指标全面领先，同时优于开源和商业方法。

内容结构：

引言

讨论传统图像复原方法的局限性，指出现有方法在复杂真实退化环境下表现不佳的问题，以及依赖 Caption 的扩散模型存在的瓶颈。提出 LucidFlux 的核心理念，即通过合理调度输入图像的条件信号和语义表达，提升复原效果。

方法

• 双分支调控器（DBC）：利用两个分支分别处理低质量图像（LQ）和轻量复原代理（LRP），实现细节保留与伪影抑制的互补效果。
• 时序与层级自适应调制机制（TLCM）：通过时间步和层级动态加权条件信号，优化扩散过程中的信息使用。
• 无 Caption 语义对齐：从图像中直接提取语义特征，避免 Caption 带来的延迟与不稳定性。
• 大规模数据过滤管线：设计严格的过滤流程，筛选出高质量图像以支持模型训练，增强分辨率覆盖、语义范围和纹理丰富度。

实验与结果

• 开源方法对比：在感知相关指标上全面领先，视觉效果更优，尤其在人脸毛发、文字和高频纹理等区域表现突出。
• 商业方法对比：在所有客观指标上领先，视觉结果呈现更锐利的结构和真实细节，显著优于闭源商业方法。

总结与展望

LucidFlux 提供了一种新的图像复原范式，通过合理调度输入信号和轻量化设计提升复原效果，避免依赖外部生成的 Caption。未来研究方向包括高分辨率图像复原、视频应用以及模型压缩技术的探索。

文章总结：

LucidFlux 凭借创新的设计和严格的数据处理，在图像复原领域建立了新的标杆，并为相关研究提供了新的思路。

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