เอกสารนี้รายงานแบบจำลองการกู้คืนรูปภาพแบบออลอินวันที่เรียกว่า InstructIR แบบจำลองนี้สามารถซ่อมแซมปัญหาความเสื่อมของภาพประเภทและระดับต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลเฉพาะของการย่อยสลายเพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการฟื้นฟู เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการคืนค่ารูปภาพก่อนหน้านี้ InstructIR ได้รับการปรับปรุงคุณภาพของภาพอย่างมีนัยสำคัญ โดยมีการปรับปรุงประสิทธิภาพที่ +1dB เป็นที่น่าสังเกตว่าแม้ว่า InstructIR จะได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์เป็นหลัก แต่ก็ยังทำงานได้ดีเมื่อประมวลผลหมอกควันในโลกแห่งความเป็นจริงและภาพที่มีแสงน้อย
รายงานระบุว่าโมเดลการกู้คืนรูปภาพแบบออลอินวัน InstructIR ใช้ข้อมูลเฉพาะของการย่อยสลายเพื่อเป็นแนวทางในการกู้คืนรูปภาพจากประเภทและระดับของการเสื่อมคุณภาพต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ InstructIR ปรับปรุง +1dB เมื่อเทียบกับวิธีการก่อนหน้า และใช้ข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการฝึกอบรม ทำงานได้ดีอย่างน่าประหลาดใจกับภาพหมอกและแสงน้อยในโลกแห่งความเป็นจริง
ความสำเร็จของโมเดล InstructIR อยู่ที่การใช้ข้อมูลการย่อยสลายอย่างมีประสิทธิภาพ และความสามารถในการสรุปข้อมูลทั่วไปที่ดีในฉากจริงภายใต้การฝึกด้วยข้อมูลสังเคราะห์ เทคโนโลยีนี้มีแนวโน้มการใช้งานที่สำคัญในด้านการประมวลผลภาพ และนำเสนอโซลูชั่นใหม่สำหรับการปรับปรุงคุณภาพของภาพ ในอนาคต คาดว่าโมเดลนี้จะถูกนำไปใช้ในด้านต่างๆ มากขึ้น เพื่อปรับปรุงคุณภาพของภาพและปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ให้ดียิ่งขึ้น