MPRNet

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MPRNet 是 CVPR 2021 上提出的一种图像复原架构，能在同一个框架里处理运动模糊、雨痕和传感器噪声等退化问题。它的工作方式是分阶段进行的：先用编码器-解码器结构提取全局上下文，再用高分辨率分支保留细节，每一步都通过逐像素的注意力机制对特征重新加权。这种设计让它成为复现论文或对比自己复原算法的实用参考基线。仓库提供了 PyTorch 实现，包含训练和测试脚本，以及针对各任务的预训练模型。不过这是研究代码，不是开箱即用的库，使用前需要自己阅读和调整实现。对于想复现 CVPR 结果，或者想理解渐进式复原如何组织的人来说，它的阶段划分和监督方式都值得仔细琢磨。