IT 之家 5 月 19 日音尘，小米本领官方晓谕，近日，小米在 CVPR 2026 NTIRE 赛事中获三项奖项。其中，小米玄戒多媒体算法团队夺得高效超分手率赛谈冠军，小米大模子愚弄团队获东谈主像树立赛谈冠军与反光排斥赛谈亚军。

IT 之家注：NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）由 CVPR 组委会经办，是大家边界最大、水平最高的图像收复与增强领域学术沟通会。

据小米本领先容，在 NTIRE 高效超分手率挑战赛的最终评估中，小米玄戒多媒体算法团队依托在芯片多媒体影像算法领域的软硬和会地方蕴蓄，持续了上一届冠军有想象 SPAN 本领道路，坑诰了全新一代要领 SPANV2，并以详细得分 4.43 位列第一，在推理速率、诡计量、参数边界之间获取了举座平衡。

与上一代 SPAN 比较，SPANV2 的调动蚁合在两处：一是让鸠合在树立图像时不再套用一种固定政策处理全图，而是能左证画面骨子自适宜判断那里需要精修、以什么容颜精修；二是把 GPU 在扫视力诡计华夏本需要三次读写显存的门径淹没为一次完成，省下了多数相同的数据搬运支出。两点叠加，使模子在画质简直无损的前提下，推理速率再次被提高。

在东谈主像树立赛谈上，小米大模子愚弄团队坑诰了双阶段级联框架 + 单步扩散细化的本领有想象，从大家参赛队伍中脱颖而出，获第别称（Team name: MiPlusCV），在无参考图像质料与身份一致性详细评测中全面超越。

小米官方暗意，确凿天下中的老相片、璷黫、压缩损害、噪声和低分手率往往属于复合退化，若平直一步生成，容易出现结构漂移、东谈主脸失真以致身份变化。为此，2026在线买世界杯中国区平台团队接受了更稳固的双阶段想象：

第一阶段：基于 OSDFace 进行粗树立与结构收复，重心管束五官布局收复、严重退化修正和举座东谈主脸结构踏实，确保东谈主脸结构树立正确

第二阶段：基于 Z-Image One-step Diffusion 进行细节增强，进一步补充皮肤纹理、发丝、旯旮和高频细节，确保细节确凿当然

此外，小米团队还引入了单步扩散细节增强机制（One-step Diffusion），将复杂的多步推理压缩至单步完成，在保证生成质料的同期擢升推理效果。

临了是反光排斥赛谈，小米大模子愚弄团队基于 RDNet-XL 架构，通过主干鸠合升级、扩散模子学问蒸馏与渐进式多分手率熟习政策，在 CVPR 2026 主不雅评分中荣获第二名（4.31 分），同期多项客不雅主意位列第一。

团队的本领道路相配明晰：以雄伟的主干鸠合为基础，用扩散模子学问蒸馏攻克郁闷样本，通过渐进式熟习踏实优化历程。

有想象基于 XReflection 框架中的 RDNet（Reversible Decoupling Network）架构，将原始主干从 FocalNet-L 替换为更大边界的 FocalNet-XL。这一升级带来了显赫的多圭臬表征能力擢升和全局高下文建模增强，使模子巧合更精准地扼制反射并保留细节。

针对强反射、复杂反射等郁闷样本，团队翻新性地引入了扩散模子学问蒸馏政策：

郁闷样本生成：使用扩散模子 SOTA 要领（WindowSeat、DAI）对大边界开源图像进行反光排斥，生成 1000 对高质料伪标签数据；

域对皆处理：将每张反射图像通过与扩散模子疏导的 VAE 编码器 - 解码器处理，用重建图像看成鸠合输入，排斥 VAE 编解码带来的域相反；

蒸馏熟习：以扩散模子的输出看成老师信号，对已完成渐进式熟习的模子进行荒芜蒸馏熟习。

此外，为了在大分手率图像上收尾踏实熟习，团队还接受了三阶段渐进式分手率熟习政策（384 × 384 → 512 × 512 → 768 × 768）。这种从小到大的熟习容颜，使模子先学习局部反射款式，再冉冉延迟至全局结构泄漏，幸免了平直在大分手率上熟习的不踏实性。

IT 之家附本领证实如下：

东谈主像树立：https://arxiv.org/abs/2604.10532

反光排斥：https://arxiv.org/abs/2604.10321

高效图像超分手率：https://arxiv.org/abs/2604.031982026在线买世界杯中国区平台