論文の概要: A Preliminary Study for GPT-4o on Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05621v1
• Date: Thu, 08 May 2025 20:00:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.071336
• Title: A Preliminary Study for GPT-4o on Image Restoration
• Title（参考訳）: GPT-4oによる画像復元の試み
• Authors: Hao Yang, Yan Yang, Ruikun Zhang, Liyuan Pan,
• Abstract要約: OpenAIのGPT-4oモデルは、画像生成において前例のない性能を示した。 各種修復作業におけるGPT-4oの系統的評価について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.784948465884567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: OpenAI's GPT-4o model, integrating multi-modal inputs and outputs within an autoregressive architecture, has demonstrated unprecedented performance in image generation. In this work, we investigate its potential impact on the image restoration community. We present the first systematic evaluation of GPT-4o across diverse restoration tasks. Our experiments reveal that, although restoration outputs from GPT-4o are visually appealing, they often suffer from pixel-level structural fidelity when compared to ground-truth images. Common issues are variations in image proportions, shifts in object positions and quantities, and changes in viewpoint.To address it, taking image dehazing, derainning, and low-light enhancement as representative case studies, we show that GPT-4o's outputs can serve as powerful visual priors, substantially enhancing the performance of existing dehazing networks. It offers practical guidelines and a baseline framework to facilitate the integration of GPT-4o into future image restoration pipelines. We hope the study on GPT-4o image restoration will accelerate innovation in the broader field of image generation areas. To support further research, we will release GPT-4o-restored images from over 10 widely used image restoration datasets.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのGPT-4oモデルは、マルチモーダル入力と出力を自動回帰アーキテクチャに統合し、画像生成において前例のない性能を示した。 本研究では,画像修復コミュニティへの影響について検討する。 各種修復作業におけるGPT-4oの系統的評価について検討した。 実験の結果, GPT-4oからの復元出力は視覚的に魅力的であるが, 地中構造画像と比較してピクセルレベルの構造的忠実度に悩まされることが多かった。 一般的な課題は、画像の比率の変化、物体の位置や量の変化、視点の変化であり、画像のデハージング、デラインニング、低照度化を代表的なケーススタディとして取り上げ、GPT-4oの出力が強力な視覚的先行として機能し、既存のデハジングネットワークの性能を大幅に向上させることを示す。 GPT-4oを将来の画像復元パイプラインに統合するための実践的なガイドラインとベースラインフレームワークを提供する。 GPT-4o画像復元の研究が、画像生成領域の広い領域におけるイノベーションを加速することを期待している。 さらなる研究を支援するため,広く使用されている10以上の画像復元データセットからGPT-4o保存画像をリリースする。

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