能否用零样本自监督的方法微调基础模型?

可以的，你提到的零样本自监督方法（如Noise2Noise、Noise2Void、盲点网络等）的核心思想是从数据本身构造监督信号，这与基础模型的预训练理念其实是相通的。

这种方法的核心在于利用基础模型（Foundation Model, FM）强大的先验知识（Priors），同时利用自监督机制让模型适应特定数据的分布（Instance-specific Distribution）。

你提到的手段（下采样、盲点、加噪），实际上是在构建一个 自监督代理任务 (Self-Supervised Pretext Task)。

我不知道我理解的对不对，所以仅供参考，你想做的应该是测试时适应 (Test-Time Adaptation, TTA)，基于你上面说的方法，可以总结为：

盲点预测类似于 NLP 中的 Masked Language Modeling (MLM) 或图像中的 Masked Image Modeling (MIM)。

对输入 x 进行随机掩码（Masking），得到 xmasked。伪GT为，原始输入 x 或被掩盖部分的像素/Token。微调目标是最小化 ∣∣fθ(xmasked)−x∣∣。通过强迫模型利用周围信息恢复被掩盖部分，模型会学习到当前数据的特定纹理或上下文结构，同时由于噪声通常是独立的，模型倾向于恢复信号而非噪声。可以参考Noise2Void

基于下采样的话就是在超分辨率（Super-Resolution）任务中非常常用

将测试图像 x 下采样为 xlow。伪GT为原始测试图像 x，目标是让模型将 xlow 超分回 x，即 ∣∣fθ(xlow)−x∣∣。

这里的原理是假设图像内的统计特征在不同尺度上是重复的（自相似性）。模型在这个“更小”的任务上学会了该图像的退化核（Blur kernel）和纹理特征，然后应用到原始尺寸上。

如果是改变噪声/加噪 (Noise Perturbation)，可以试试Noise2Self 或 Noisy-As-Clean 策略

向输入 x 添加额外的人工噪声 n，得到 x+n。然后训练模型怎么去噪声，只要模型网络结构或正则化项限制了模型无法直接学习恒等映射（Identity Mapping），它就会被迫学习去除噪声的模式。

不知道我理解你的意思对不对，所以供参考