CycleISP

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用合成高斯噪声训练出来的去噪模型，放到真实相机照片上常常效果不佳，因为真实噪声与信号强度相关，还会被相机成像流程进一步改造。CycleISP 把成像管线做成可双向运行的模型，既能从干净的 sRGB 图生成 RAW，也能从 RAW 还原回 sRGB，从而在两种色彩空间里都能造出逼真的干净/带噪图像对。这样一来，你不需要花大价钱去采集真实噪声数据，用普通照片就能构建 RAW 和 sRGB 去噪的训练集。仓库里备好了预训练权重和 DND、SIDD 基准的评测脚本，想复现论文结果或拿自己的数据重新训练都行。这是个研究型代码库，用的时候得自己动手操作 PyTorch 和现成脚本。