OmniVR：用于修复退化历史影片的视频—音频联合条件生成

英文标题：OmniVR: Joint Video-Audio Conditional Generation for Restoring Degraded Historical Films

该论文关注历史影片中视觉与音频退化同时存在的问题，包括模糊、噪声、闪烁、嘶声、削波和音频丢失等。作者指出，现有方法通常分别修复视频和音频，因而仍会产生质量缺口及跨模态不一致。论文提出 OmniVR，旨在通过视频与音频的联合条件生成进行协同修复。该方向对历史影像数字化保存、影视修复工具和多模态生成式 AI 开发具有潜在意义。

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