論文の概要: InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16468v3
- Date: Wed, 21 Feb 2024 15:13:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 19:28:49.664518
- Title: InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions
- Title(参考訳): InstructIR:人間の指示で高画質の画像復元
- Authors: Marcos V. Conde, Gregor Geigle, Radu Timofte
- Abstract要約: 本稿では,人間の手書きによる画像復元モデルを導出する手法を提案する。
InstructIRという手法は、いくつかの修復作業において最先端の結果を得る。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 68.73167409192746
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Image restoration is a fundamental problem that involves recovering a
high-quality clean image from its degraded observation. All-In-One image
restoration models can effectively restore images from various types and levels
of degradation using degradation-specific information as prompts to guide the
restoration model. In this work, we present the first approach that uses
human-written instructions to guide the image restoration model. Given natural
language prompts, our model can recover high-quality images from their degraded
counterparts, considering multiple degradation types. Our method, InstructIR,
achieves state-of-the-art results on several restoration tasks including image
denoising, deraining, deblurring, dehazing, and (low-light) image enhancement.
InstructIR improves +1dB over previous all-in-one restoration methods.
Moreover, our dataset and results represent a novel benchmark for new research
on text-guided image restoration and enhancement. Our code, datasets and models
are available at: https://github.com/mv-lab/InstructIR
- Abstract(参考訳): 画像復元は、劣化した観察から高品質のクリーンな画像を復元する基本的な問題である。
オールインワン画像復元モデルは, 劣化特異的情報を用いて, 様々な種類の画像や劣化レベルの画像の復元を効果的に行うことができる。
本稿では,画像復元モデルの指導に人間による指示を用いる最初の手法を提案する。
自然言語プロンプトが与えられれば,複数の劣化タイプを考慮した高品質画像の復元が可能となる。
本手法は,画像のデノイジング,デラリング,デブラリング,デハジング,(低光度)画像エンハンスメントなどの復元作業において,最新の結果を得る。
InstructIRは以前のオールインワンの復元方法よりも+1dBを改善する。
さらに,本データセットは,テキスト誘導画像の復元と改善に関する新たな研究のベンチマークである。
私たちのコード、データセット、モデルは、https://github.com/mv-lab/InstructIRで利用可能です。
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