この論文では、InstructIR と呼ばれるオールインワン画像復元モデルについて報告します。このモデルは、劣化固有の情報を活用して復元プロセスをガイドすることにより、さまざまな種類と程度の画像劣化の問題を効果的に修復できます。以前の画像復元方法と比較して、InstructIR は画質の大幅な向上を達成し、パフォーマンスが +1dB 向上しました。 InstructIR は主に合成データを使用してトレーニングされますが、現実世界のかすみや低照度の画像を処理する場合にも優れたパフォーマンスを発揮することは注目に値します。
レポートによると、オールインワン画像復元モデル InstructIR は、劣化固有の情報を使用して復元モデルをガイドし、さまざまなタイプおよびレベルの劣化から画像を効果的に復元し、以前の方法と比較して +1dB 改善し、トレーニングに合成データを使用します。現実世界の霧や薄暗い画像でも驚くほどうまく機能します。
InstructIR モデルの成功は、劣化情報の効果的な利用と、合成データを使用したトレーニング中の実際のシーンへの優れた一般化能力にあります。この技術は画像処理の分野で重要な応用が期待されており、画質を向上させるための新しいソリューションを提供します。将来的には、このモデルはさらに多くの分野で適用され、画質のさらなる向上とユーザーエクスペリエンスの向上が期待されます。