本論文では、周波数の観点からプロンプト学習の利点を調査し、特定の劣化に関する周波数特性を活用することで、より詳細な画像を復元できることを示す。
提案手法ALGNetは、選択的な状態空間モデルを活用して局所特徴と大域特徴を効率的に統合し、高品質な画像復元を実現する。
