論文の概要: UnSCAR: Universal, Scalable, Controllable, and Adaptable Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07406v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 01:35:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.486118
• Title: UnSCAR: Universal, Scalable, Controllable, and Adaptable Image Restoration
• Title（参考訳）: UnSCAR:Universal, Scalable, Controllable, Adaptable Image Restoration
• Authors: Debabrata Mandal, Soumitri Chattopadhyay, Yujie Wang, Marc Niethammer, Praneeth Chakravarthula,
• Abstract要約: ユニバーサル画像復元は、任意の現実世界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。 既存のオールインワン復元ネットワークは、複数の劣化にスケールしない。 本稿では,専門的なタスク適応型エキスパート間での復元知識を分解する,エキスパートの混在した統合推論パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.447922377156143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Universal image restoration aims to recover clean images from arbitrary real-world degradations using a single inference model. Despite significant progress, existing all-in-one restoration networks do not scale to multiple degradations. As the number of degradations increases, training becomes unstable, models grow excessively large, and performance drops across both seen and unseen domains. In this work, we show that scaling universal restoration is fundamentally limited by interference across degradations during joint learning, leading to catastrophic task forgetting. To address this challenge, we introduce a unified inference pipeline with a multi-branch mixture-of-experts architecture that decomposes restoration knowledge across specialized task-adaptable experts. Our approach enables scalable learning (over sixteen degradations), adapts and generalizes robustly to unseen domains, and supports user-controllable restoration across degradations. Beyond achieving superior performance across benchmarks, this work establishes a new design paradigm for scalable and controllable universal image restoration.
• Abstract（参考訳）: ユニバーサル画像復元は,単一推論モデルを用いて任意の実世界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。 大幅な進歩にもかかわらず、既存のオールインワン修復ネットワークは、複数の劣化にスケールしない。 劣化の数が増えると、トレーニングは不安定になり、モデルは過度に大きくなり、目に見えない領域と見えない領域の両方でパフォーマンスが低下する。 本研究は, 共同学習における劣化の干渉により, 万能修復のスケーリングが根本的に制限されることを示し, 破滅的なタスクを忘れる結果となった。 この課題に対処するために、特殊タスク適応型エキスパート間で復元知識を分解するマルチブランチ・ミックス・オブ・エキスパートアーキテクチャを用いた統合推論パイプラインを導入する。 当社のアプローチでは、スケーラブルな学習(16以上の劣化)を可能にし、未確認領域に堅牢な適応と一般化を実現し、分解全体にわたってユーザ制御可能な復元をサポートしています。 この研究は、ベンチマーク間で優れたパフォーマンスを達成するだけでなく、スケーラブルで制御可能なユニバーサルイメージ復元のための新しい設計パラダイムを確立している。

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