Este artículo presenta un modelo de restauración de imágenes todo en uno llamado InstructIR. El modelo es capaz de reparar eficazmente varios tipos y grados de problemas de degradación de imágenes aprovechando la información específica de la degradación para guiar el proceso de restauración. En comparación con métodos de restauración de imágenes anteriores, InstructIR ha logrado mejoras significativas en la calidad de la imagen, con una mejora del rendimiento de +1 dB. Vale la pena señalar que, aunque InstructIR se entrena principalmente utilizando datos sintéticos, también funciona bien al procesar imágenes de neblina y poca luz del mundo real.
Los informes indican que el modelo de restauración de imágenes todo en uno InstructIR utiliza información específica de la degradación para guiar el modelo de restauración para restaurar de manera efectiva imágenes de varios tipos y niveles de degradación. InstructIR mejora +1 dB en comparación con los métodos anteriores y utiliza datos sintéticos para el entrenamiento. Funciona sorprendentemente bien en imágenes con poca luz y niebla del mundo real.
El éxito del modelo InstructIR radica en su utilización efectiva de la información de degradación y su buena capacidad de generalización a escenas reales bajo entrenamiento con datos sintéticos. Esta tecnología tiene importantes perspectivas de aplicación en el campo del procesamiento de imágenes y proporciona nuevas soluciones para mejorar la calidad de la imagen. En el futuro, se espera que este modelo se aplique en más campos para mejorar aún más la calidad de la imagen y mejorar la experiencia del usuario.