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En el ámbito de la resolución de problemas inversos mediante modelos de difusión latente (LDM), uno de los desafíos más críticos es la inestabilidad que presentan los solvers convencionales. Esta inestabilidad surge de una discrepancia entre la dinámica del solver y la dinámica de difusión inversa estable que el modelo ha aprendido. Investigaciones recientes proponen el Measurement-Consistent Langevin Corrector (MCLC), un módulo de estabilización plug-and-play con fundamentos teóricos, que corrige estas desviaciones mediante actualizaciones de Langevin consistentes con las mediciones. A diferencia de métodos previos basados en suposiciones lineales sobre el manifold —que a menudo fallan en el espacio latente— MCLC ofrece un mecanismo más robusto, mejorando la fiabilidad de los modelos LDM en aplicaciones de restauración de imágenes, tomografía o superresolución.
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