VISION XL est un framework qui utilise un modèle de diffusion latente pour résoudre les problèmes inverses de vidéos haute définition. Grâce à une stratégie d'échantillonnage cohérent pseudo-batch et à une méthode d'inversion cohérente par batch, il optimise l'efficacité et le temps de traitement vidéo, prenant en charge la reconstruction multi-échelle et haute résolution. Les principaux avantages de cette technologie incluent la prise en charge de la reconstruction multi-échelle et haute résolution, l'efficacité de la mémoire et du temps d'échantillonnage, et l'utilisation du modèle de diffusion latente open source SDXL. En intégrant SDXL, il réalise une reconstruction vidéo de pointe sur divers problèmes inverses spatio-temporels, y compris la moyenne d'images complexes et diverses combinaisons de dégradations spatiales telles que le débruitage, la sur-résolution et la restauration.