S³-PnP

S³-PnP 框架的核心操作是直接在 ADMM 的观测驱动中间态上学一个分数先验，不需要干净训练目标，也不需要外部预训练权重。

S³-PnP 中学到的分数函数用于修正解析先验更新的输入，将观测驱动的修正项与解析正则化相结合，使先验从当前观测和 ADMM 迭代过程中自然涌现，而非外部借入。

S³-PnP 的实验覆盖三个任务：参考引导的高光谱恢复、单图像高光谱去噪、MRI 去噪，并据论文报告相对竞争方法取得了一致的改进。