图像复原天花板!IR开创性新作实现最佳视觉质量,修复更智能、更逼真

本文主要是介绍图像复原天花板!IR开创性新作实现最佳视觉质量,修复更智能、更逼真,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

图像复原(IR)指在已知图像退化的原因和模型的情况下,通过一系列的逆过程来恢复出原始图像的过程。这是一个长期的低级视觉任务,也是图像处理领域的一个重要课题。

随着深度学习技术的发展,图像复原领域不断出现新的网络架构、损失函数、训练策略等创新点,研究者们受此启发,提出了许多突破性成果。

目前,基于神经网络、transformer、生成先验等的图像复原新方法在处理复杂退化情况时表现出色。比如中国科学院大学、上海人工智能实验室提出的SUPIR、刷新多个low-level任务指标的Restormer。

  • SUPIR:一种突破性的图像复原方法,开创性结合文本引导先验和模型规模扩大。通过利用多模态技术和先进的生成先验,在智能和逼真的图像复原方面取得了重大进展。

  • Restormer:MPRNet与MIRNet的作者在图像复原领域的又一力作,极大程度上缓解了计算量与GPU缓存占用问题,刷新了多个图像复原任务的SOTA性能。

为帮助同学们了解这一重要课题的最新研究方向,我整理了12种最新的图像复原创新方案,简单分析了一些可参考的方法和创新点,并附上开源代码方便各位复现。

论文以及开源代码需要的同学看文末

SUPIR

Scaling Up to Excellence:Practicing Model Scaling for Photo-Realistic lmage Restoration In the Wild

方法:SUPIR是一种开创性的图像复原方法,它利用了生成先验和模型扩展的能力。通过使用多模态技术和先进的生成先验,SUPIR在智能和现实的图像复原方面取得了显著的进步。作为SUPIR中的一个关键催化剂,模型扩展极大地增强了其能力,并为图像复原展示了新的潜力。

创新点:

  • 提出了一种基于文本提示的图像修复方法,通过在大规模图像-文本对数据集上进行训练,并利用扩散模型的特征,可以根据人类提示有选择地修复图像。

  • 提出了一种抗降级编码器,可以减少降级对生成模型的影响,进一步防止生成模型将伪影误认为图像内容。

  • 提出的方法在感知质量方面明显优于现有的方法。通过与其他具有相同能力的先进方法进行比较,实验证明了该方法在感知质量上的显著优势。

Restormer

Restormer: Effcient Transformer for High-Resolution Image Restoration

方法:RNAN是一个基于Transformer的模型,用于处理高分辨率图像的恢复任务。它通过引入多头自注意力层和多尺度分层模块来提高计算效率。DeamNet是一个基于CNN的模型,也用于图像恢复任务。这两个模型在多个图像处理任务上进行了实验和分析,包括图像去雨、单图像运动去模糊、焦点去模糊和图像去噪。

创新点:

  • 渐进学习策略:通过在早期时期对小图像块和大批量进行训练,然后在后期时期对逐渐增大的图像块和小批量进行训练,使得Restormer能够从大图像中学习上下文,并在测试时提供质量性能的改进。

  • 高分辨率图像处理的Transformer模型:提出了一种能够处理高分辨率图像的高效Transformer模型,通过对多头自注意力层和多尺度分层模块进行关键设计,减轻了计算瓶颈。该模型能够学习长距离依赖关系,并保持计算效率。

  • 改进的前馈网络:引入了门控机制和局部机制,以及门控深度卷积,增强了前馈网络的性能。这些改进使得Restormer在噪声水平为50时相对于标准前馈网络获得了0.26 dB的PSNR增益。

MiOIR

Towards Effective Multiple-in-One Image Restoration:A Sequential and Prompt Learning Strategy

方法:论文研究了多任务图像恢复(MiO IR)问题,该问题包括了七个常见的图像恢复任务。研究发现MiO IR面临两个关键挑战:多样化目标的优化和适应多个任务。为了解决这些挑战,本文提出了两种简单而有效的策略。第一种策略是顺序学习,通过逐步学习单个IR任务,而不是将它们混合在一起,来优化多样化的目标。第二种策略是提示学习,通过帮助网络理解特定任务并提高泛化能力,来适应不同的IR任务。

创新点:

  • 提出了多任务图像恢复(MiO IR)问题,旨在训练一个单一模型来处理多个IR任务。

  • 引入了顺序学习策略,通过按顺序逐个学习不同的IR任务,而不是将它们混合在一起,以优化多样化的目标。

  • 提出了提示学习策略,通过提供额外的输入或自适应提取动态视觉提示,帮助网络理解特定任务并提高泛化能力,以适应不同的IR任务。

InstructIR

InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions

方法:作者提出了第一个使用人类编写指令来指导图像恢复模型的方法。给定自然语言提示,该模型可以从它们的退化对应物中恢复高质量的图像,考虑到多种退化类型。该方法在包括图像去噪、去雨、去模糊、去雾和(低光)图像增强等几个恢复任务上取得了最先进的成果。

创新点:

  • 引入了基于人类指令的图像修复模型,该模型可以根据人类指令对图像进行修复,实现了对多种类型和程度的图像退化进行修复的能力。

  • 设计了一个全新的图像模型,该模型具有4级编码器-解码器结构,并在编码器和解码器之间使用了4个中间块来进一步增强特征。此外,解码器使用了加法而不是串联来进行跳跃连接,这是一种新颖的方法。

  • 提出了一种基于文本编码器的训练方法,通过训练一个投影头来适应文本编码器,从而更好地编码图像修复模型所需的信息。

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