論文の概要: Can Nano Banana 2 Replace Traditional Image Restoration Models? An Evaluation of Its Performance on Image Restoration Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03061v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 14:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.493581
• Title: Can Nano Banana 2 Replace Traditional Image Restoration Models? An Evaluation of Its Performance on Image Restoration Tasks
• Title（参考訳）: ナノバナナ2は従来の画像復元モデルを置き換えることができるか? : 画像復元作業における性能評価
• Authors: Weixiong Sun, Xiang Yin, Chao Dong,
• Abstract要約: 生成AIの最近の進歩は、汎用画像編集モデルが画像復元の統一ソリューションとして機能するかどうかという疑問を提起している。 本研究では,多様なシーンや劣化タイプにまたがる画像復元のためのナノバナ2の体系的評価を行う。 提案手法は, 再現精度と知覚品質の最良のトレードオフを実現するために, 簡潔さの制約を明示し, 迅速な設計が重要な役割を担っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.848875775865812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in generative AI raise the question of whether general-purpose image editing models can serve as unified solutions for image restoration. In this work, we conduct a systematic evaluation of Nano Banana 2 for image restoration across diverse scenes and degradation types. Our results show that prompt design plays a critical role, where concise prompts with explicit fidelity constraints achieve the best trade-off between reconstruction accuracy and perceptual quality. Compared with state-of-the-art restoration models, Nano Banana 2 achieves superior performance in full-reference metrics while remaining competitive in perceptual quality, which is further supported by user studies. We also observe strong generalization in challenging scenarios, such as small faces, dense crowds, and severe degradations. However, the model remains sensitive to prompt formulation and may require iterative refinement for optimal results. Overall, our findings suggest that general-purpose generative models hold strong potential as unified image restoration solvers, while highlighting the importance of controllability and robustness. All test results are available on https://github.com/yxyuanxiao/NanoBanana2TestOnIR.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩は、汎用画像編集モデルが画像復元の統一ソリューションとして機能するかどうかという疑問を提起している。 本研究では,多様なシーンや劣化タイプにまたがる画像復元のためのナノバナ2の体系的評価を行う。 提案手法は, 再現精度と知覚品質の最良のトレードオフを実現するために, 簡潔さの制約を明示し, 迅速な設計が重要な役割を担っていることを示す。 最先端の復元モデルと比較すると、Nano Banana 2は完全な参照基準で優れた性能を保ちながら、知覚品質で競争力を維持しており、ユーザ研究によってさらに支持されている。 我々はまた、小さな顔、密集した群衆、深刻な劣化といった挑戦的なシナリオにおいて、強力な一般化を観察する。 しかし、モデルはまだ迅速な定式化に敏感であり、最適な結果を得るために反復的な洗練が必要である可能性がある。 以上の結果から,汎用生成モデルは画像修復ソルバとして大きな可能性を秘めつつ,可制御性と堅牢性の重要性を強調した。 すべてのテスト結果はhttps://github.com/yxyuanxiao/NanoBanana2TestOnIRで公開されている。

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