Descripción del prompt

Por favor, genere un diagrama de la arquitectura del módulo central que cumpla con las especificaciones de ilustración de revistas SCI. Los requisitos son los siguientes: 1. Diseño general y especificaciones: - Diseño: Flujo serial horizontal (adaptado al ancho de una sola columna de un artículo de 8.5cm / ancho de doble columna de 17cm), con la estructura: "Imagen de entrada degradada" → Módulo central 1 → Módulo central 2 → Módulo central 3 → "Imagen de salida restaurada"; - Esquema de color: Utilice colores profesionales de baja saturación para los fondos de los módulos (Módulo 1: azul claro, Módulo 2: verde claro, Módulo 3: gris claro), profundice los subcomponentes en un 20% dentro de la misma familia de colores y utilice una línea negra delgada de 0.5pt para los bordes. - Fuente: Utilice Times New Roman para inglés (10pt negrita para los títulos de los módulos, 8pt para los subcomponentes/descripciones) y Songti para chino (mismos niveles de tamaño de fuente); etiquete las variables de características (p. ej., F) en cursiva. - Resolución: ≥300dpi, formato vectorial (admite el escalado sin desenfoque). 2. Detalles del módulo (incluidos los subcomponentes internos): - Módulo 1: Título (negrita) "Módulo central 1: Módulo de enrutamiento dinámico consciente de la degradación" Cajas de subcomponentes incrustadas (azul claro más oscuro): ① Unidad de reconocimiento de tipo de degradación: Descripción de la función "Extraer representaciones de degradación (p. ej., desenfoque/ruido) de la imagen de entrada"; ② Mecanismo de decisión adaptativo: Descripción de la función "Clasificar las categorías de degradación a través de umbrales aprendibles"; ③ Biblioteca de estrategias de enrutamiento dinámico: Descripción de la función "Hacer coincidir las estrategias de restauración correspondientes para la degradación de múltiples tipos"; Anotación del flujo de datos: Característica de entrada "*F*degraded" → Módulo 1 → Característica de salida "*F*1". - Módulo 2: Título (negrita) "Módulo central 2: Módulo de inyección de características multimodales" Cajas de subcomponentes incrustadas (verde claro más oscuro): ① Extractor de prior semántico CLIP/LLM: Descripción de la función "Recuperar prior semánticos textuales de modelos pre-entrenados"; ② Unidad de alineación de características intermodales:"