SP^3: Priores esféricos para la restauración Plug-and-Play
SP^3: Spherical Priors for Plug-and-Play Restoration
June 15, 2026
Autores: Sean Man, Ron Raphaeli, Matan Kleiner, Or Ronai
cs.AI
Resumen
En este artículo, presentamos SP^3, un novedoso algoritmo Plug-and-Play que acelera la restauración de imágenes mediante máxima verosimilitud a posteriori al reemplazar los eliminadores de ruido por Codificadores Esféricos (SE) como prioris generativos. SP^3 aproxima el paso intratable de proximal prior utilizando el espacio latente de los SE, estructurado de manera ajustada, como una proyección robusta sobre la variedad de imágenes naturales. La alternancia de esta proyección con un paso de consistencia de datos en forma cerrada, mediante la división de medio cuadrático (Half-Quadratic Splitting), logra una convergencia estable sin necesidad de calcular gradientes durante la inferencia. Esta formulación única habilita capacidades de restauración "en cualquier momento", produciendo imágenes nítidas y verosímiles desde la primera iteración. Las evaluaciones en diversas tareas de restauración de imágenes demuestran que SP^3 alcanza una calidad perceptual comparable a los métodos de última generación de difusión y flujo sin entrenamiento previo (zero-shot), siendo de 3 a 630 veces más rápido.
English
In this paper, we introduce SP^3, a novel Plug-and-Play algorithm that accelerates maximum a posteriori image restoration by replacing denoisers with Spherical Encoders (SE) as generative priors. SP^3 approximates the intractable proximal prior step by utilizing the SE tightly structured latent space as a robust projection onto the natural image manifold. Alternating this projection with a closed-form data-consistency step, via Half-Quadratic Splitting, achieves stable convergence without requiring gradient computation during inference. This unique formulation unlocks "anytime" restoration capabilities, producing sharp, plausible images from the first iteration. Evaluations across a variety of image restoration tasks demonstrate that SP^3 achieves perceptual quality comparable to state-of-the-art zero-shot diffusion and flow methods while being 3-630times faster.