IT 之 5 月 19 日消息牡丹江橱柜台面胶，小米技术官宣布，近日，小米在 CVPR 2026 NTIRE 赛事中获三项项。其中，小米玄戒多媒体法团队夺得分辨率赛道，小米大模型应用团队获人像修复赛道与反光消除赛道亚军。
IT 之注：NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）由 CVPR 组委会承办，是全球规模大、水平的图像恢复与增强域学术研讨会。
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据小米技术介绍，在 NTIRE 分辨率挑战赛的终评估中，小米玄戒多媒体法团队依托在芯片多媒体影像法域的软硬融向积累，延续了上届案 SPAN 技术路线，提出了全新代法 SPANV2，并以综得分 4.43 位列，在理速度、计量、参数规模之间取得了整体均衡。
与上代 SPAN 相比，SPANV2 的改动集中在两处：是让网络在修复图像时不再套用种固定策略处理全图，而是能根据画面内容自适应判断哪里需要精修、以什么式精修；二是把 GPU 在注意力计中原本需要三次读写显存的步骤并为次完成，省下了大量重复的数据搬运开销。两点叠加，使模型在画质几乎损的前提下，理速度再次被提。
在人像修复赛道上，小米大模型应用团队提出了双阶段联框架 + 单步扩散细化的技术案，从全球参赛队伍中脱颖而出，获名（Team name: MiPlusCV），在参考图像质量与身份致综评测中先。
小米官表示，真实世界中的老照片、模糊、压缩损伤、噪声和低分辨率往往属于复退化，若直接步生成，容易出现结构漂移、人脸失真甚至身份变化。为此，团队采用了稳健的双阶段设计：
阶段：基于 OSDFace 进行粗修复与结构恢复，解决五官布局恢复、严重退化修正和整体人脸结构稳定，确保人脸结构修复正确
二阶段：基于 Z-Image One-step Diffusion 进行细节增强，保温护角专用胶进步补充皮肤纹理、发丝、边缘和频细节，确保细节真实自然
此外，小米团队还引入了单步扩散细节增强机制（One-step Diffusion），将复杂的多步理压缩至单步完成，在保证生成质量的同时提升理率。
后是反光消除赛道，小米大模型应用团队基于 RDNet-XL 架构，通过骨干网络升、扩散模型知识蒸馏与渐进式多分辨率训练策略牡丹江橱柜台面胶，在 CVPR 2026 主观评分中荣获二名（4.31 分），同时多项客观指标位列。
团队的技术路线非常清晰：以强大的骨干网络为基础，用扩散模型知识蒸馏攻克困难样本，通过渐进式训练稳定优化过程。
案基于 XReflection 框架中的 RDNet（Reversible Decoupling Network）架构，将原始骨干从 FocalNet-L 替换为大规模的 FocalNet-XL。这升带来了显著的多尺度表征能力提升和全局上下文建模增强，使模型能够精确地抑制反射并保留细节。
针对强反射、复杂反射等困难样本，团队创新地引入了扩散模型知识蒸馏策略：
困难样本生成：使用扩散模型 SOTA 法（WindowSeat、DAI）对大规模开源图像进行反光消除，生成 1000 对质量伪标签数据；
域对齐处理：将每张反射图像通过与扩散模型相同的 VAE 编码器 - 解码器处理，用重建图像作为网络输入，消除 VAE 编解码带来的域差异；
蒸馏训练：以扩散模型的输出作为教师信号，对已完成渐进式训练的模型进行额外蒸馏训练。
此外，为了在大分辨率图像上实现稳定训练，团队还采用了三阶段渐进式分辨率训练策略（384 × 384 → 512 × 512 → 768 × 768）。这种从小到大的训练式，使模型先学习局部反射模式，再逐步扩展至全局结构理解，避了直接在大分辨率上训练的不稳定。
IT 之附技术报告如下：
人像修复：https://arxiv.org/abs/2604.10532
反光消除：https://arxiv.org/abs/2604.10321
图像分辨率：https://arxiv.org/abs/2604.03198
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