Apr, 2024

灵活图像修复

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TL;DR在图像修复中，人们常常希望根据指令去除特定的图像退化现象，本文提出了一种名为 TransRFIR 的新型建模方法，它通过感知图像中的不同退化类型并根据文本提示去除特定的退化，该方法基于两个设计的注意力模块，即 MHASA 和 MHACA，具有较低的计算成本和优秀的性能，可以作为图像修复的一种有效架构。
referring flexible image restorationdegradation typesrfir datasettransrfirimage restoration
发现论文，激发创造
  • 一种全方位的多降级图像恢复网络基于层次化降级表示

    我们提出了一种全能多退化图像恢复网络 (AMIRNet)，通过聚类逐步构建树状结构，学习未知退化图像的退化表示，并利用特征转换模块 (FTB) 弥补领域差异，从而实现从各种未知失真中恢复高质量图像的目标。

    Aug, 2023

  • LIR：轻量级图像修复的高效降级去除

    提出了一种轻量级图像恢复网络 LIR，通过高效的自适应关注 (EAA) 模块实现了去除图像降噪、模糊等的目的，同时比现有网络在参数和计算量上更高效且产生更接近人眼感知的视觉效果。

    Feb, 2024

  • 在野外应用具有控制能力的视觉语言模型进行照片逼真图像修复

    采用强大的视觉语言模型和合成降解管道，通过基于扩散模型和后验采样策略的鲁棒训练，提高图片还原质量并解决特定数据集无法恢复模糊、缩放、噪声和 JPEG 压缩等不同降解方式的问题。

    Apr, 2024

  • PromptIR：全能盲图像恢复的提示

    该论文提出了一种 PromptIR 的快速恢复图像的方式，通过使用提示语对特定串行卷积网络的应用，在不同类型和级别的退化情况下提高了图像恢复性能，实现了对不同退化类型和级别的推广，并在图像去噪、去雨和去雾方面实现了最先进的结果。

    Jun, 2023

  • AdaIR：基于频率挖掘和调制的自适应综合图像恢复

    通过频域挖掘和调制，我们提出了一种自适应的全功能图像恢复网络，该网络能够根据不同的输入降解类型强调信息丰富的频带，从而实现逐步引导的恢复。广泛的实验证明，该方法在去噪、去雾、去雨、运动去模糊和低光图像增强等不同图像恢复任务上实现了最先进的性能。

    Mar, 2024

  • 通过成对降级特征向量引导解锁低照度雨天图像恢复

    本文介绍 $L^{2} RIRNet$ 神经网络，旨在实现同时处理低光和降雨的任务，此外还提出了两个有效工具 —— 快速傅里叶 - ResNet 的细节引导模块和低光 - 雨图像合成与真实数据集。

    May, 2023

  • 遵循人类指令的高质量图像修复

    使用人类编写的指令指导图像修复模型，InstructIR 能从多种退化类型的图像中恢复高质量图像，包括图像去噪、去雨、去模糊、去雾和低光图像增强等多个恢复任务，并在这些任务上实现了最新的结果，此方法还提供了一个新的基准，用于文本指导的图像修复和增强的研究。

    Jan, 2024

  • 文本提示引导的图像恢复

    本研究提出了一种有效的基于文本提示的图像修复模型，通过任务特定的 BERT 进行精确理解用户指令并生成文本提示，设计了深度多头转置注意力和门控卷积模块来弥合文本提示和视觉特征之间的差距，创新地将语义提示引入到低层视觉域中，实验证明该模型在公共去噪、去雾和去雨数据集上获得了显著优越的性能，能够准确识别和去除图像的退化，无需增加模型的复杂性。

    Dec, 2023

  • BFRFormer：用于实际盲目人脸修复的基于 Transformer 的生成器

    提出了一种基于 Transformer 的盲目人脸修复方法 BFRC; 该方法在处理长距离依赖关系方面较传统方法更有效，能够重建保留有身份特征的细节丰富的图像。

    Feb, 2024

  • DRM-IR: 全能图像恢复的任务自适应深度展开网络

    该研究提出了一种基于动态参考建模范式的高效 All-In-One 图像复原方法，该方法采用一对相互纠缠的基于参考的最大后验概率推断，实现任务自适应的降噪建模和模型图像还原，同时提供了显式的灵活性和可解释性。

    Jul, 2023