研究者提出Wavelet Phase Diffusion sim-to-real方法

Kaiwen Wang 等研究者发布论文，提出 Wavelet Phase Diffusion（ψ-PD）方法，用于结构与语义一致的 sim-to-real 图像与视频翻译。论文已被 WACV 2027 接收。 该方法在 Dual-Tree Complex Wavelet Packet Transform 域实现空间自适应相位注入，并以低频随机化（LFR）摆脱合成光照先验，以解决傅里叶域全局频谱耦合导致的振铃和边界泄漏问题。两个组件均在非配对的开放域数据上训练，推理开销可忽略。 论文称，在 vKITTI→KITTI 图像翻译上，ψ-PD 在真实感和语义一致性上优于此前方法，同时保持有竞争力的结构对齐；该方法还应用于 CARLA 视频翻译。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。