論文の概要: M2IR: Proactive All-in-One Image Restoration via Mamba-style Modulation and Mixture-of-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14816v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 04:37:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:36.052654
• Title: M2IR: Proactive All-in-One Image Restoration via Mamba-style Modulation and Mixture-of-Experts
• Title（参考訳）: M2IR:Mamba-style Modulation and Mixture-of-Expertsによるアクティブオールインワン画像復元
• Authors: Shiwei Wang, Yongzhen Wang, Bingwen Hu, Liyan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Mingqiang Wei,
• Abstract要約: M2IRは、符号化段階における劣化伝播を制御し、復号過程における残留劣化を効率的に除去する。 Mamba-Style Transformer (MST) ブロックは、劣化を緩和するために画素ワイズ選択状態変調を行う。 Adaptive Degradation Expert Collaboration (ADEC)モジュールはDA-CLIP駆動ルータによってガイドされ、共有専門家によって補完され、劣化を除去する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.201178244663765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Transformer-based architectures have dominated recent advances in all-in-one image restoration, they remain fundamentally reactive: propagating degradations rather than proactively suppressing them. In the absence of explicit suppression mechanisms, degraded signals interfere with feature learning, compelling the decoder to balance artifact removal and detail preservation, thereby increasing model complexity and limiting adaptability. To address these challenges, we propose M2IR, a novel restoration framework that proactively regulates degradation propagation during the encoding stage and efficiently eliminates residual degradations during decoding. Specifically, the Mamba-Style Transformer (MST) block performs pixel-wise selective state modulation to mitigate degradations while preserving structural integrity. In parallel, the Adaptive Degradation Expert Collaboration (ADEC) module utilizes degradation-specific experts guided by a DA-CLIP-driven router and complemented by a shared expert to eliminate residual degradations through targeted and cooperative restoration. By integrating the MST block and ADEC module, M2IR transitions from passive reaction to active degradation control, effectively harnessing learned representations to achieve superior generalization, enhanced adaptability, and refined recovery of fine-grained details across diverse all-in-one image restoration benchmarks. Our source codes are available at https://github.com/Im34v/M2IR.
• Abstract（参考訳）: Transformerベースのアーキテクチャは、オールインワンのイメージ復元における最近の進歩を支配しているが、基本的にはリアクティブである。 明示的な抑制機構がない場合、劣化した信号は特徴学習を妨害し、デコーダにアーティファクトの除去と詳細保存のバランスを取るよう促し、それによってモデルの複雑さを増大させ、適応性を制限する。 これらの課題に対処するため,復号時の劣化伝播を積極的に抑制し,復号時の劣化を効率的に除去する新しい復元フレームワークであるM2IRを提案する。 具体的には、Mamba-Style Transformer (MST)ブロックは、構造的整合性を保ちながら劣化を軽減するために画素ワイズ選択状態変調を行う。 並行して、Adaptive Degradation Expert Collaboration (ADEC)モジュールは、DA-CLIP駆動ルータによってガイドされ、共有専門家によって補完される劣化専門の専門家を利用して、標的および協調的な修復を通じて劣化を除去する。 MSTブロックとADECモジュールを統合することで、M2IRは受動的反応から能動的劣化制御へ遷移し、学習された表現を効果的に活用して、より優れた一般化、適応性の向上、そして様々なオールインワン画像復元ベンチマークで詳細な詳細を再現する。 ソースコードはhttps://github.com/Im34v/M2IRで公開されています。

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