树莓派上给消防员“开天眼”？门控去雾新范式：只花10毫秒判断，省下470毫秒算力
人人都说“先增强，后感知”，但一篇来自高中生的树莓派论文硬核证明：这个“共识”可能正在浪费你80%的算力！用10毫秒的暗通道判断，直接省掉470毫秒的去雾推理，精度还不降反升。嵌入式视觉的极致性价比，这篇论文讲透了。
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告别4K卡顿！新南威尔士大学提出P-PatchDif：低光增强提速80倍，显存不到9G
拍完夜景想发朋友圈，结果暗部一团黑、亮部还偏色？这篇新南威尔士大学的工作把分块扩散模型玩出了新花样：分块尺寸随时间步渐进增大，既保住局部细节又协调全局亮度，4K图像推理提速80倍，显存仅需8.8GB，简直是低光增强领域的"效率控"福音。
南开&大疆EyeControl：随手画几笔，AI修图让主角“破墙而出”！
拍完照片，别人看主角还是背景杂物？调亮度、加对比度、局部压暗……折腾半天，效果不佳。
5.3倍参数压缩还更强？交大PixelIR单步超分效率杀疯了
聊超分绕不开一个千古难题：又想马儿跑得快（细节丰富、观感锐利），又想马儿不吃草（结构保真、贴合原图）。这两件事在底层视觉里长期互相打架，逼着研究者要么偏科要么和稀泥。
南大最新单图重拍SOTA：换机位拉焦距调色温一次搞定
一张照片拍完就定型了？南京大学最新研究告诉你：换视角、拉焦距、调色温、改曝光，一张图就能“重拍”出各种效果，还跟真重新拍过一样。首个统一框架ReX-Shot，直接把单图三要素控制一次搞定。
水下照片不再蓝绿蒙蒙？这个合成数据让特征匹配暴涨近7倍
水下照片总是蓝绿蒙蒙一片？印度理工学院这次把海洋光学的"家底"全搬进了合成数据——十种Jerlov水体、深度依赖辐照度、生物荧光一次建模到位。合成数据FID比最强竞品直降46%，四个增强架构跨六个真实数据集全面反超。搞水下视觉的朋友，这份物理知识+数据工程的双拼值得仔细品品。
ACM MM'26最新：福州大学仅增0.07M参数，低光色彩还原不再跑偏
低光增强里"提亮容易、校色难"的老大难问题，这篇论文算是啃到点子上了。福州大学提出的CAGE框架，用可解释的颜色空间变换方案做色彩校正，还能像插件一样直接塞进现有模型里，成本低到可以忽略。在低光图像处理这个长期刚需的赛道上，这活儿干得漂亮。
武大PROTEUS：水下图像恢复新SOTA，仅2.6M参数登顶U90
水下照片又绿又灰还带雾？武汉大学等机构的最新PROTEUS让你一键还原！它把“退化信息”从累赘变成向导，既用它引导特征调制，又用它控制跳跃连接复用。仅2.61M参数，U90的PSNR刷到25.50dB，LPIPS更是把第二名从0.086打到0.081，轻量又能打，值得一读。
天津大学提出RISE：不用配对数据，0.35M参数拿下无监督低光增强SOTA
无监督低光增强容易做成一锅粥：曝光、噪声、结构全搅在一起。天津大学的RISE偏要分清楚——像光线从亮处往暗处传播一样，从可靠亮区推断全图光照结构，顺带用双测光参考做自适应曝光。0.35M参数跑出无监督SOTA，还不用配对数据，值不值得读，你说了算。
ACM MM 2026：让超分模型学会"随机应变"？测试时自适应让模糊视频秒变清晰
视频超分模型碰到真实世界里的压缩伪影、噪点、模糊就翻车，这是老难题了。这篇论文把「测试时自适应」玩出了花：不重新训练、不要高清参考，AI模型边推理边自我调整，画质和文字清晰度都有实打实的提升。思路接地气，实验做得很扎实，值得一读。
NTIRE 2026低光挑战赛：小米接收！RAW域多帧去噪PSNR狂飙6.49dB
夜拍糊成鬼片？手持五张RAW直接融合出纯净大片？NTIRE 2026低光挑战赛正是为此而设：585个真实场景、三阶段残酷评测，冠军方案PSNR比官方基线飙升6.49dB，直接把夜间计算摄影卷到新高度。想知道小米、大华这些一线团队如何驯服噪声与手抖？这篇挑战赛报告给了最全答案。
最新FDIR：压缩图恢复不再纠结，3.5K训练图拿下7/10下游任务
JPEG一压狠了，画面就糊成一团。传统方法要么回归均值磨平纹理，要么生成式模型脑补纹理骗过人眼却坑了下游模型。FDIR用两阶段解耦把这笔“三角债”理清了，只用3.5K张图就拿下7/10下游任务领先，值得做压缩恢复的同学都看一眼。
