Makalah ini melaporkan model restorasi gambar lengkap yang disebut InstructIR. Model ini mampu secara efektif memperbaiki berbagai jenis dan tingkat masalah degradasi gambar dengan memanfaatkan informasi spesifik degradasi untuk memandu proses restorasi. Dibandingkan dengan metode restorasi gambar sebelumnya, InstructIR telah mencapai peningkatan signifikan dalam kualitas gambar, dengan peningkatan kinerja sebesar +1dB. Perlu dicatat bahwa meskipun InstructIR sebagian besar dilatih menggunakan data sintetis, InstructIR juga bekerja dengan baik saat memproses gambar kabut dan cahaya redup di dunia nyata.
Laporan menunjukkan bahwa model restorasi gambar all-in-one InstructIR menggunakan informasi spesifik degradasi untuk memandu model restorasi agar secara efektif memulihkan gambar dari berbagai jenis dan tingkat degradasi. InstructIR meningkatkan +1dB dibandingkan metode sebelumnya dan menggunakan data sintetis untuk pelatihan. Bekerja dengan sangat baik pada gambar dunia nyata yang berkabut dan minim cahaya.
Keberhasilan model InstructIR terletak pada pemanfaatan informasi degradasi yang efektif dan kemampuan generalisasi yang baik pada adegan nyata dalam pelatihan dengan data sintetis. Teknologi ini memiliki prospek penerapan yang penting di bidang pemrosesan gambar dan memberikan solusi baru untuk meningkatkan kualitas gambar. Di masa depan, model ini diharapkan dapat diterapkan di lebih banyak bidang untuk lebih meningkatkan kualitas gambar dan meningkatkan pengalaman pengguna.