Este artigo relata um modelo completo de restauração de imagem chamado InstructIR. O modelo é capaz de reparar com eficácia vários tipos e graus de problemas de degradação de imagem, aproveitando informações específicas da degradação para orientar o processo de restauração. Comparado com métodos anteriores de restauração de imagem, o InstructIR alcançou melhorias significativas na qualidade da imagem, com uma melhoria de desempenho de +1dB. É importante notar que, embora o InstructIR seja treinado principalmente com dados sintéticos, ele também tem um bom desempenho no processamento de neblina do mundo real e imagens com pouca luz.
Os relatórios indicam que o modelo de restauração de imagem tudo-em-um InstructIR usa informações específicas de degradação para orientar o modelo de restauração para restaurar efetivamente imagens de vários tipos e níveis de degradação. O InstructIR melhora +1dB em comparação com métodos anteriores e usa dados sintéticos para treinamento. Funciona surpreendentemente bem em imagens reais com neblina e pouca luz.
O sucesso do modelo InstructIR reside na sua utilização eficaz das informações de degradação e na sua boa capacidade de generalização para cenas reais em treinamento com dados sintéticos. Esta tecnologia tem importantes perspectivas de aplicação na área de processamento de imagens e fornece novas soluções para melhorar a qualidade da imagem. No futuro, espera-se que este modelo seja aplicado em mais campos para melhorar ainda mais a qualidade da imagem e melhorar a experiência do usuário.