В этой статье описывается универсальная модель восстановления изображений под названием InstructIR. Модель способна эффективно устранять различные типы и степени деградации изображения, используя информацию, специфичную для деградации, для управления процессом восстановления. По сравнению с предыдущими методами восстановления изображений InstructIR добился значительного улучшения качества изображения: производительность выросла на +1 дБ. Стоит отметить, что хотя InstructIR в основном обучается на синтетических данных, он также хорошо работает при обработке реальных изображений дымки и слабого освещения.
В отчетах указывается, что универсальная модель восстановления изображений InstructIR использует информацию, специфичную для деградации, чтобы направлять модель восстановления для эффективного восстановления изображений с различными типами и уровнями деградации. InstructIR улучшает качество на +1 дБ по сравнению с предыдущими методами и использует синтетические данные для обучения. На удивление хорошо работает с реальными изображениями в тумане и при слабом освещении.
Успех модели InstructIR заключается в ее эффективном использовании информации об ухудшении качества и хорошей способности к обобщению реальных сцен при обучении с использованием синтетических данных. Эта технология имеет важные перспективы применения в области обработки изображений и предоставляет новые решения для улучшения качества изображения. Ожидается, что в будущем эта модель будет применяться в других областях для дальнейшего улучшения качества изображения и улучшения пользовательского опыта.