写一段利用深度学习的Transformer模型在图像降噪方面的应用的文献

我们可以在图像降噪方面发现深度学习Transformer模型的应用。在[1]中，研究者使用了编码器-解码器（encoder-decoder）结构的Transformer模型来完成图像降噪。他们使用了一系列的滤波器和网络结构来简化图像的处理流程，从而提高模型的计算效率。该模型可以有效地控制图像中的噪声，并且在PSNR（峰值信噪比）方面取得了较高的结果。