2020 ECCV，通过在低分率下处理伪影实现快速HDR去伪影。
现有方法的问题
- 通过多张LDR图像合成HDR图像，存在速度过慢的问题，需要大显存
论文提出的点
1.在低分辨空间下进行对齐处理，通过双边滤波上采样返回到原始的HR空间上
2.通过引入动作Mask，帮助生成双边滤波上采样需要的引导图
论文的方法
1.双边滤波上采样的引导图有两个要求，首先必须是在高分辨上的，其次结构和最终GT图一致。因此整体pipeline如下所示：
2.首先通过Nmc网络产生运动分割图，得到参考图和非参考图的运动结构图，该过程是在低分辨下进行的，运动结构图对输入进行补偿，得到补偿图。由于使用经典融合方法可能产生伪影，这里通过Ng产生权重图。权重图对补偿图加权的结果进行上采样，得到最终的引导图Hg。
3.输入图通过光流方法进行对齐，送入Nf，Nf网络结构如下所示：
4.损失函数包括，对运动补偿的损失，引导图的损失和最终输出的损失，这里略过
结果
略