論文の概要: All-in-One Video Restoration under Smoothly Evolving Unknown Weather Degradations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00533v1
• Date: Fri, 02 Jan 2026 02:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.500053
• Title: All-in-One Video Restoration under Smoothly Evolving Unknown Weather Degradations
• Title（参考訳）: 未知の気象劣化に伴うスムーズな映像再生
• Authors: Wenrui Li, Hongtao Chen, Yao Xiao, Wangmeng Zuo, Jiantao Zhou, Yonghong Tian, Xiaopeng Fan,
• Abstract要約: All-in-one画像復元は、単一のモデルを用いて、さまざまな未知の劣化からクリーンなイメージを復元することを目的としている。 既存のアプローチは主に、現実世界の劣化過程に自然に存在する時間的連続性を見越して、フレームワイドの劣化変動に焦点を当てている。 Smoothly Evolving Unknown Degradations (SEUD) のシナリオでは、アクティブな劣化セットと劣化強度の両方が時間とともに連続的に変化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.94052335735326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: All-in-one image restoration aims to recover clean images from diverse unknown degradations using a single model. But extending this task to videos faces unique challenges. Existing approaches primarily focus on frame-wise degradation variation, overlooking the temporal continuity that naturally exists in real-world degradation processes. In practice, degradation types and intensities evolve smoothly over time, and multiple degradations may coexist or transition gradually. In this paper, we introduce the Smoothly Evolving Unknown Degradations (SEUD) scenario, where both the active degradation set and degradation intensity change continuously over time. To support this scenario, we design a flexible synthesis pipeline that generates temporally coherent videos with single, compound, and evolving degradations. To address the challenges in the SEUD scenario, we propose an all-in-One Recurrent Conditional and Adaptive prompting Network (ORCANet). First, a Coarse Intensity Estimation Dehazing (CIED) module estimates haze intensity using physical priors and provides coarse dehazed features as initialization. Second, a Flow Prompt Generation (FPG) module extracts degradation features. FPG generates both static prompts that capture segment-level degradation types and dynamic prompts that adapt to frame-level intensity variations. Furthermore, a label-aware supervision mechanism improves the discriminability of static prompt representations under different degradations. Extensive experiments show that ORCANet achieves superior restoration quality, temporal consistency, and robustness over image and video-based baselines. Code is available at https://github.com/Friskknight/ORCANet-SEUD.
• Abstract（参考訳）: All-in-one画像復元は、単一のモデルを用いて、さまざまな未知の劣化からクリーンなイメージを復元することを目的としている。 しかし、このタスクをビデオに拡張することは、ユニークな課題に直面している。 既存のアプローチは主に、現実世界の劣化過程に自然に存在する時間的連続性を見越して、フレームワイドの劣化変動に焦点を当てている。 実際には、劣化タイプと強度は時間とともにスムーズに進化し、複数の劣化は徐々に共存または遷移する。 本稿では,Smoothly Evolving Unknown Degradations (SEUD) シナリオを紹介する。 このシナリオをサポートするために,時間的コヒーレントなビデオを生成するフレキシブルな合成パイプラインを設計する。 SEUDシナリオの課題に対処するため、オールインワン・リカレント・コンディショナル・アダプティブ・プロンプト・ネットワーク(ORCANet)を提案する。 第一に、粗い強度推定脱ハジング(CIED)モジュールは、物理的先行値を用いてヘイズ強度を推定し、粗い脱ハジング特徴を初期化として提供する。 第2に、フロープロンプト生成(FPG)モジュールが劣化特徴を抽出する。 FPGはセグメントレベルの劣化タイプをキャプチャする静的プロンプトと、フレームレベルの強度変化に対応する動的プロンプトの両方を生成する。 さらに,ラベル認識型監視機構により,異なる劣化下での静的なプロンプト表現の識別性が向上する。 大規模な実験により、ORCANetは画像およびビデオベースラインよりも優れた復元品質、時間的一貫性、ロバスト性を実現することが示された。 コードはhttps://github.com/Friskknight/ORCANet-SEUDで入手できる。

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