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扩散/流匹配去模糊调研：从 SD 先验到一步化与残差流（2025→2026）

对 2025 年以来用扩散（diffusion）与流匹配（flow matching）做图像去模糊（image deblurring）的工作做的调研，优先收录有模型与代码的方法。逐篇厘清核心贡献 / 方法 / 关键结果（带数字）/ 代码位置，再平行对比、找一致与矛盾、并对有仓库的方法做代码交叉验证；每篇核心工作都配了从原论文裁剪的架构主图。覆盖两大块：(A) 通用图像去模糊——把预训练 SD 当先验的真实去模糊（DeblurDiff、OSDD）、把去模糊重构成扩散过程本身的一步/少步方法（FideDiff、BlurDM）、非配对/自监督路线（TP-Diff、DeblurSDI）、流匹配残差路线（DeblurFlow）；(B) 人脸去模糊 / 盲人脸复原——身份保持与反幻觉为主战场（FaceMe、HonestFace、AuthFace、LAFR、ELIR）。所有 arxiv 号、年份、代码状态均联网核实；DeblurDiff 的 EAC、DeblurSDI 的自扩散、BlurDM/AuthFace/FaceMe 的仓库对照真实代码交叉验证。