视频去模糊

本文提出RealVDeblur框架，利用3D Gaussian Splatting (3DGS)合成大规模物理真实模糊数据，解决现实世界视频去模糊的泛化难题。通过Frame-wise VAE编码保留帧级模糊细节，利用Distribution Matching Distillation (DMD)将多步扩散蒸馏为单步生成器。引入无需训练的Temporal Window Mask (TWM)限制自注意力范围，消除RoPE外推不稳定性，实现恒定内存的长视频推理。在BSD、RealBlur等基准上验证了有效性，并展示了作为3DGS重建预处理步骤的提升作用。