論文の概要: Adaptive Blind All-in-One Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18412v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 08:04:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:32:07.860881
• Title: Adaptive Blind All-in-One Image Restoration
• Title（参考訳）: 適応ブラインドオールインワン画像復元
• Authors: David Serrano-Lozano, Luis Herranz, Shaolin Su, Javier Vazquez-Corral,
• Abstract要約: ブラインドオールインワン画像復元モデルは、未知の歪みで劣化した入力から高品質な画像を復元することを目的としている。 ABAIRは、単純で効果的な適応型ブラインドオールインワン修復モデルであり、複数の劣化を処理し、目に見えない歪みをうまく一般化する。 提案モデルは,5段と3段のIR構成における最先端性能を上回るだけでなく,目に見えない劣化や複合歪みに対して優れた一般化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.726917603679716
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• Abstract: Blind all-in-one image restoration models aim to recover a high-quality image from an input degraded with unknown distortions. However, these models require all the possible degradation types to be defined during the training stage while showing limited generalization to unseen degradations, which limits their practical application in complex cases. In this paper, we introduce ABAIR, a simple yet effective adaptive blind all-in-one restoration model that not only handles multiple degradations and generalizes well to unseen distortions but also efficiently integrates new degradations by training only a small subset of parameters. We first train our baseline model on a large dataset of natural images with multiple synthetic degradations. To enhance its ability to recognize distortions, we incorporate a segmentation head that estimates per-pixel degradation types. Second, we adapt our initial model to varying image restoration tasks using independent low-rank adapters. Third, we learn to adaptively combine adapters to versatile images via a flexible and lightweight degradation estimator. This specialize-then-merge approach is both powerful in addressing specific distortions and flexible in adapting to complex tasks. Moreover, our model not only surpasses state-of-the-art performance on five- and three-task IR setups but also demonstrates superior generalization to unseen degradations and composite distortions.
• Abstract（参考訳）: ブラインドオールインワン画像復元モデルは、未知の歪みで劣化した入力から高品質な画像を復元することを目的としている。 しかし、これらのモデルでは、トレーニング段階で可能なすべての分解タイプを定義しつつ、未確認の分解に限定した一般化を示しながら、複雑な場合における実用的応用を制限する必要がある。 本稿では,ABAIRを提案する。ABAIRは単純な適応型ブラインド・イン・ワン修復モデルであり,複数の劣化を処理し,不明瞭な歪みを一般化するだけでなく,パラメータの小さなサブセットのみをトレーニングすることで,新しい劣化を効率的に統合する。 まず、複数の合成劣化を伴う自然画像の大規模なデータセットに基づいてベースラインモデルをトレーニングする。 歪みを認識する能力を高めるため、画素ごとの劣化タイプを推定するセグメンテーションヘッドを組み込んだ。 第2に、独立な低ランクアダプタを用いて、画像復元タスクに初期モデルを適用する。 第3に、フレキシブルで軽量な劣化推定器を用いて、アダプタを多目的画像に適応的に組み合わせることを学ぶ。 この特殊化マージアプローチは、特定の歪みに対処する上でも強力であり、複雑なタスクに適応する上で柔軟である。 さらに,本モデルでは,5段と3段のIR構成における最先端性能を上回るだけでなく,目に見えない劣化や複合歪みに対して優れた一般化が示される。

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