본 논문에서는 InstructIR이라는 올인원 이미지 복원 모델을 보고합니다. 이 모델은 성능 저하 관련 정보를 활용하여 복원 프로세스를 안내함으로써 다양한 유형 및 정도의 이미지 품질 저하 문제를 효과적으로 복구할 수 있습니다. 이전 이미지 복원 방법과 비교하여 InstructIR은 +1dB의 성능 향상으로 이미지 품질이 크게 향상되었습니다. InstructIR은 주로 합성 데이터를 사용하여 교육하지만 실제 안개 및 저조도 이미지를 처리할 때도 뛰어난 성능을 발휘한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
보고서에 따르면 올인원 이미지 복원 모델 InstructIR은 성능 저하 관련 정보를 사용하여 복원 모델을 안내하여 다양한 유형 및 품질 저하 수준에서 이미지를 효과적으로 복원합니다. InstructIR은 이전 방법에 비해 +1dB를 향상시키고 훈련을 위해 합성 데이터를 사용합니다. 실제 안개와 저조도 이미지에서 놀랍도록 잘 작동합니다.
InstructIR 모델의 성공은 저하 정보를 효과적으로 활용하고 합성 데이터를 사용하여 훈련 중인 실제 장면에 대한 우수한 일반화 능력에 있습니다. 이 기술은 이미지 처리 분야에서 중요한 응용 가능성을 갖고 있으며 이미지 품질 향상을 위한 새로운 솔루션을 제공합니다. 앞으로 이 모델은 더 많은 분야에 적용되어 화질을 더욱 향상시키고 사용자 경험을 향상시킬 것으로 예상됩니다.