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论文阅读：UniRain（CVPR 2026）——RAG 数据蒸馏与多目标重加权的统一图像去雨
发布于:UniRain（CVPR 2026）论文阅读笔记：统一图像去雨——用 RAG + VLM 从 200 万+ 公开雨图中离线筛出 2.6% 高质量样本（RainRAG），配合 asymmetric MoE 建模四类退化、多目标重加权让各退化类型同步收敛，并讨论其对有 GT 场景下 SDGOD 数据筛选的借鉴。
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UniRain（CVPR 2026）论文阅读笔记：统一图像去雨——用 RAG + VLM 从 200 万+ 公开雨图中离线筛出 2.6% 高质量样本（RainRAG），配合 asymmetric MoE 建模四类退化、多目标重加权让各退化类型同步收敛，并讨论其对有 GT 场景下 SDGOD 数据筛选的借鉴。