Dieser Artikel präsentiert eine einfache und effektive Methode zur personalisierten Bildwiederherstellung, genannt Dual-Pivot-Tuning. Die Methode umfasst zwei Schritte: 1) Personalisierung durch Feintuning eines konditionalen generativen Modells unter Verwendung von konditionalen Informationen im Encoder; 2) Fixierung des generativen Modells und Anpassung der Encoder-Parameter, um einen verstärkten personalisierten Prior anwenden zu können. Dies ermöglicht die Generierung natürlicher Bilder, die sowohl personalisierte Gesichtsmerkmale als auch die Eigenschaften der Bilddegradation beibehalten. Experimente zeigen, dass die Methode im Vergleich zu nicht-personalisierten Methoden Bilder mit höherer Genauigkeit erzeugt.