論文の概要: RestoreAgent: Autonomous Image Restoration Agent via Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18035v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 13:29:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 13:58:54.100597
• Title: RestoreAgent: Autonomous Image Restoration Agent via Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: RestoreAgent:マルチモーダル大言語モデルによる自律的画像復元エージェント
• Authors: Haoyu Chen, Wenbo Li, Jinjin Gu, Jingjing Ren, Sixiang Chen, Tian Ye, Renjing Pei, Kaiwen Zhou, Fenglong Song, Lei Zhu,
• Abstract要約: マルチモーダルな大言語モデルを活用したインテリジェントな画像復元システムであるRestoreAgentを紹介する。 RestoreAgentは、入力画像の劣化の種類と程度を自律的に評価し、(1)適切な復元タスクを決定すること、(2)タスクシーケンスを最適化すること、(3)最も適切なモデルを選択すること、(4)復元を実行することを通じて復元を行う。 実験結果は,RestoreAgentの複雑な劣化処理における優れた性能を示し,人間の専門家を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.88103575837924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural images captured by mobile devices often suffer from multiple types of degradation, such as noise, blur, and low light. Traditional image restoration methods require manual selection of specific tasks, algorithms, and execution sequences, which is time-consuming and may yield suboptimal results. All-in-one models, though capable of handling multiple tasks, typically support only a limited range and often produce overly smooth, low-fidelity outcomes due to their broad data distribution fitting. To address these challenges, we first define a new pipeline for restoring images with multiple degradations, and then introduce RestoreAgent, an intelligent image restoration system leveraging multimodal large language models. RestoreAgent autonomously assesses the type and extent of degradation in input images and performs restoration through (1) determining the appropriate restoration tasks, (2) optimizing the task sequence, (3) selecting the most suitable models, and (4) executing the restoration. Experimental results demonstrate the superior performance of RestoreAgent in handling complex degradation, surpassing human experts. Furthermore, the system modular design facilitates the fast integration of new tasks and models, enhancing its flexibility and scalability for various applications.
• Abstract（参考訳）: モバイルデバイスが捉えた自然画像は、ノイズ、ぼかし、低光など、複数のタイプの劣化に悩まされることが多い。 従来の画像復元法では、特定のタスク、アルゴリズム、実行シーケンスを手動で選択する必要がある。 オールインワンモデルは複数のタスクを処理できるが、通常は限られた範囲しかサポートせず、データ分散の幅が広いため、非常にスムーズで低忠実な結果をもたらすことが多い。 これらの課題に対処するために、まず複数の劣化を伴う画像復元のための新しいパイプラインを定義し、次にマルチモーダルな大規模言語モデルを活用したインテリジェントな画像復元システムであるRestoreAgentを紹介した。 RestoreAgentは、入力画像の劣化の種類と程度を自律的に評価し、(1)適切な復元タスクを決定すること、(2)タスクシーケンスを最適化すること、(3)最も適切なモデルを選択すること、(4)復元を実行することを通じて復元を行う。 実験結果は,RestoreAgentの複雑な劣化処理における優れた性能を示し,人間の専門家を上回った。 さらに、システムモジュール設計により、新しいタスクやモデルの迅速な統合が容易になり、様々なアプリケーションに対する柔軟性とスケーラビリティが向上する。

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