論文の概要: Clarity ChatGPT: An Interactive and Adaptive Processing System for Image Restoration and Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11695v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 11:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 19:05:08.667978
• Title: Clarity ChatGPT: An Interactive and Adaptive Processing System for Image Restoration and Enhancement
• Title（参考訳）: Clarity ChatGPT:画像復元と改善のためのインタラクティブで適応的な処理システム
• Authors: Yanyan Wei, Zhao Zhang, Jiahuan Ren, Xiaogang Xu, Richang Hong, Yi Yang, Shuicheng Yan, Meng Wang
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTの会話インテリジェンスと複数のIRE手法を組み合わせた変換システムを提案する。 ケーススタディでは、Clarity ChatGPTがIREの一般化と相互作用能力を効果的に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.41630939425731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generalization capability of existing image restoration and enhancement (IRE) methods is constrained by the limited pre-trained datasets, making it difficult to handle agnostic inputs such as different degradation levels and scenarios beyond their design scopes. Moreover, they are not equipped with interactive mechanisms to consider user preferences or feedback, and their end-to-end settings cannot provide users with more choices. Faced with the above-mentioned IRE method's limited performance and insufficient interactivity, we try to solve it from the engineering and system framework levels. Specifically, we propose Clarity ChatGPT-a transformative system that combines the conversational intelligence of ChatGPT with multiple IRE methods. Clarity ChatGPT can automatically detect image degradation types and select appropriate IRE methods to restore images, or iteratively generate satisfactory results based on user feedback. Its innovative features include a CLIP-powered detector for accurate degradation classification, no-reference image quality evaluation for performance evaluation, region-specific processing for precise enhancements, and advanced fusion techniques for optimal restoration results. Clarity ChatGPT marks a significant advancement in integrating language and vision, enhancing image-text interactions, and providing a robust, high-performance IRE solution. Our case studies demonstrate that Clarity ChatGPT effectively improves the generalization and interaction capabilities in the IRE, and also fills the gap in the low-level domain of the existing vision-language model.
• Abstract（参考訳）: 既存の画像復元・拡張(IRE)手法の一般化能力は、制限された事前訓練データセットによって制限されるため、異なる劣化レベルや設計範囲を超えたシナリオなどの非依存的な入力を扱うことは困難である。 さらに、ユーザ好みやフィードバックを考えるためのインタラクティブなメカニズムも備えておらず、エンドツーエンドの設定では、より多くの選択肢をユーザに提供できない。 上記のIRE手法の限られた性能と不十分な相互作用に直面すると、エンジニアリングとシステムフレームワークのレベルから解決しようと試みる。 具体的には,ChatGPTと複数のIRE手法を組み合わせたClarity ChatGPTを提案する。 Clarity ChatGPTは、画像劣化のタイプを自動的に検出し、画像の復元のための適切なIREメソッドを選択したり、ユーザフィードバックに基づいて満足な結果を生成する。 その革新的な特徴は、正確な劣化分類のためのCLIP駆動検出器、性能評価のための非参照画像品質評価、精度向上のための領域特異的処理、そして最適な復元結果のための高度な融合技術である。 Clarity ChatGPTは、言語とビジョンの統合、画像とテキストの相互作用の強化、堅牢で高性能なIREソリューションの提供において、大きな進歩を見せている。 ケーススタディでは、Clarity ChatGPTはIREにおける一般化と相互作用能力を効果的に改善し、既存の視覚言語モデルの低レベル領域のギャップを埋めることを示した。

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