ภาพสามารถสื่อความหมายได้มากมาย แต่ก็อาจถูกทำลายด้วยปัญหาหลายอย่าง เช่น มอซซิกเบลอ, หมอก, รอยเสียง, และช่วงไดนามิกที่ต่ำ ปัญหาเหล่านี้ซึ่งเรียกว่าความเสื่อมในระดับต่ำของการมองเห็นคอมพิวเตอร์ อาจเกิดขึ้นจากสภาพแวดล้อมที่ยากลำบาก เช่น ความร้อนหรือฝน หรือจากข้อจำกัดของกล้องเอง การฟื้นฟูภาพเป็นความท้าทายหลักในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์ ซึ่งมุ่งหมายเพื่อฟื้นฟูภาพคุณภาพสูงและสะอาดจากภาพที่แสดงถึงความเสื่อม การฟื้นฟูภาพเป็นเรื่องที่ซับซ้อน เนื่องจากอาจมีหลายวิธีในการฟื้นฟูภาพใดภาพหนึ่ง วิธีการบางอย่างมุ่งเน้นไปที่ความเสื่อมเฉพาะ เช่น การลดรอยเสียงหรือการลบเบลอหรือหมอก

ในขณะที่วิธีการเหล่านี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีสำหรับปัญหาเฉพาะ แต่ก็มักจะพบปัญหาในการขยายผลไปยังประเภทความเสื่อมที่แตกต่างกัน banyak แนวทางเหล่านี้ใช้เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการฟื้นฟูภาพหลายประเภท แต่ละเครือข่ายจะถูกฝึกฝนแยกกัน ความจำเป็นในการใช้โมเดลที่แตกต่างกันสำหรับความเสื่อมแต่ละประเภททำให้วิธีการนี้มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลา ทำให้เกิดความสนใจในโมเดลการฟื้นฟูภาพที่ครอบคลุมทุกอย่างในระยะหลัง โมเดลเหล่านี้ใช้โมเดลการฟื้นฟูภาพที่มีประสิทธิภาพสูงเพียงหนึ่งแบบเพื่อจัดการกับความเสื่อมหลายประเภทและหลายระดับ โดยมักจะใช้คำแนะนำหรือเวกเตอร์นำทางเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ แม้ว่าโมเดลการฟื้นฟูภาพที่ครอบคลุมทุกอย่างมักจะแสดงผลลัพธ์ที่น่าหวัง แต่ก็ยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านปัญหาผกผัน

InstructIR เป็นแนวทางใหม่ในด้านนี้ โดยเป็นเฟรมเวิร์กการฟื้นฟูภาพแรกที่ออกแบบมาเพื่อนำทางโมเดลการฟื้นฟูภาพโดยใช้คำแนะนำที่เขียนโดยมนุษย์ สามารถประมวลผลคำแนะนำภาษาธรรมชาติเพื่อฟื้นฟูภาพคุณภาพสูงจากภาพที่เสื่อม และพิจารณาความเสื่อมหลายประเภท InstructIR ตั้งมาตรฐานใหม่ในด้านประสิทธิภาพสำหรับการฟื้นฟูภาพหลายประเภท รวมถึงการลบฝน, การลดรอยเสียง, การลบหมอก, การลบเบลอ, และการเพิ่มภาพในแสงสว่างต่ำ

บทความนี้มุ่งหมายเพื่อครอบคลุมเฟรมเวิร์ก InstructIR ในเชิงลึก และเราจะสำรวจกลไก, วิธีการ, สถาปัตยกรรมของเฟรมเวิร์กพร้อมกับการเปรียบเทียบกับเฟรมเวิร์กการสร้างภาพและวิดีโอคุณภาพสูง So let’s get started.

InstructIR: การฟื้นฟูภาพคุณภาพสูง

การฟื้นฟูภาพเป็นปัญหาหลักในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์ เนื่องจากมุ่งหมายเพื่อฟื้นฟูภาพคุณภาพสูงและสะอาดจากภาพที่แสดงถึงความเสื่อม ในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์ระดับต่ำ ความเสื่อมเป็นคำที่ใช้เพื่อแสดงถึงผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ที่สังเกตเห็นในภาพ เช่น มอซซิกเบลอ, หมอก, รอยเสียง, และช่วงไดนามิกที่ต่ำ

วิธีการเรียนรู้ลึกใหม่ๆ ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งและสม่ำเสมอเมื่อเทียบกับวิธีการฟื้นฟูภาพแบบดั้งเดิม โมเดลการฟื้นฟูภาพเหล่านี้เสนอให้ใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่อาศัยทรานส์ฟอร์เมอร์และเครือข่ายประสาทเทียมคอนโวลูชันแนล ซึ่งสามารถฝึกฝนได้แบบอิสระสำหรับการฟื้นฟูภาพหลายประเภท และมีความสามารถในการจับภาพการโต้ตอบของฟีเจอร์ท้องถิ่นและทั่วโลก และเพิ่มประสิทธิภาพให้ดีขึ้น แม้ว่าวิธีการเหล่านี้อาจทำงานได้ดีสำหรับความเสื่อมเฉพาะ แต่ก็มักจะไม่ขยายผลได้ดีสำหรับความเสื่อมหลายประเภท นอกจากนี้ ในขณะที่เฟรมเวิร์กหลายอย่างใช้เครือข่ายประสาทเทียมเดียวกันสำหรับการฟื้นฟูภาพหลายประเภท แต่ละเครือข่ายจะถูกฝึกฝนแยกกัน ดังนั้น จึงชัดเจนว่าการใช้โมเดลประสาทเทียมที่แตกต่างกันสำหรับความเสื่อมแต่ละประเภทนั้นไม่เหมาะสมและใช้เวลา ซึ่งเป็นเหตุผลที่เฟรมเวิร์กการฟื้นฟูภาพใหม่ๆ มุ่งเน้นไปที่การฟื้นฟูภาพที่ครอบคลุมทุกอย่าง

การฟื้นฟูภาพที่ครอบคลุมทุกอย่างหรือการฟื้นฟูภาพหลายความเสื่อมหรือหลายงานเป็นที่นิยมในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์ เนื่องจากสามารถฟื้นฟูภาพที่มีความเสื่อมหลายประเภทและหลายระดับได้โดยไม่ต้องฝึกโมเดลแยกกันสำหรับความเสื่อมแต่ละประเภท โมเดลการฟื้นฟูภาพที่ครอบคลุมทุกอย่างใช้โมเดลการฟื้นฟูภาพที่มีประสิทธิภาพสูงเพียงหนึ่งแบบเพื่อจัดการกับความเสื่อมหลายประเภทและหลายระดับ โดยมักจะใช้คำแนะนำหรือเวกเตอร์นำทางเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

ด้วยการดึงดูดจาก InstructPix2Pix ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่อนุญาตให้ใช้คำแนะนำจากผู้ใช้เพื่อแก้ไขภาพ โดยไม่ต้องใช้คำอธิบายหรือคำบรรยายภาพ InstructIR เป็นเฟรมเวิร์กการฟื้นฟูภาพแรกที่ใช้คำแนะนำที่เขียนโดยมนุษย์ในการฟื้นฟูภาพและแก้ปัญหาผกผัน สำหรับคำแนะนำภาษาธรรมชาติ โมเดล InstructIR สามารถฟื้นฟูภาพคุณภาพสูงจากภาพที่เสื่อมและพิจารณาความเสื่อมหลายประเภท

โดยสรุป เฟรมเวิร์ก InstructIR เป็นเฟรมเวิร์กการฟื้นฟูภาพที่ใช้คำแนะนำที่เขียนโดยมนุษย์ในการฟื้นฟูภาพและแก้ปัญหาผกผัน โดยใช้โมเดลการฟื้นฟูภาพที่มีประสิทธิภาพสูงเพียงหนึ่งแบบเพื่อจัดการกับความเสื่อมหลายประเภทและหลายระดับ และสามารถฟื้นฟูภาพคุณภาพสูงจากภาพที่เสื่อมได้

InstructIR : วิธีการและสถาปัตยกรรม

เฟรมเวิร์ก InstructIR ประกอบด้วยตัวเข้ารหัสข้อความและโมเดลภาพ โดยใช้เฟรมเวิร์ก NAFNet ซึ่งเป็นโมเดลการฟื้นฟูภาพที่มีประสิทธิภาพสูงเป็นโมเดลภาพ และใช้เทคนิคการนำทางงานเพื่อฝึกโมเดลหลายงานได้สำเร็จ

โดยการดึงดูดจาก InstructPix2Pix เฟรมเวิร์ก InstructIR ใช้คำแนะนำที่เขียนโดยมนุษย์เป็นกลไกการควบคุม เนื่องจากไม่ต้องใช้ข้อมูลเพิ่มเติม คำแนะนำเหล่านี้ให้วิธีการที่ชัดเจนและเป็นไปได้ในการโต้ตอบกับโมเดล โดยผู้ใช้สามารถชี้ให้เห็นถึงตำแหน่งและประเภทของความเสื่อมในภาพได้

ตัวเข้ารหัสข้อความ

ตัวเข้ารหัสข้อความเป็นส่วนสำคัญของโมเดลภาษาในการแปลงคำแนะนำของผู้ใช้ให้เป็นเวกเตอร์ที่มีขนาดคงที่ โดยทั่วไป ตัวเข้ารหัสข้อความของโมเดล CLIP เป็นส่วนสำคัญของโมเดลการสร้างภาพและแก้ไขภาพตามข้อความ แต่เนื่องจากคำแนะนำของผู้ใช้สำหรับความเสื่อมมักจะมีเนื้อหาที่ไม่ใช่ภาพมากนัก จึงทำให้ตัวเข้ารหัสข้อความ CLIP ที่มีขนาดใหญ่ไม่เหมาะสมสำหรับงานนี้

คำแนะนำข้อความ

ส่วนสำคัญของเฟรมเวิร์ก InstructIR คือการใช้คำแนะนำที่เข้ารหัสเป็นกลไกการควบคุมสำหรับโมเดลภาพ โดยใช้บล็อกการก่อสร้างคำแนะนำหรือ ICB เพื่อทำให้การเปลี่ยนแปลงเฉพาะงานภายในโมเดลเป็นไปได้

แม้ว่าเฟรมเวิร์ก InstructIR จะไม่กำหนดฟิลเตอร์ประสาทเทียมอย่างชัดเจน แต่การสร้างมาสก์จะช่วยให้โมเดลสามารถเลือกช่องที่เกี่ยวข้องมากที่สุดตามคำแนะนำและข้อมูลภาพ

InstructIR: การนำไปใช้และผลลัพธ์

โมเดล InstructIR สามารถฝึกฝนได้อย่างสมบูรณ์ และไม่ต้องใช้การฝึกฝนโมเดลภาพล่วงหน้า โดยเฉพาะการฉายภาพการเข้ารหัสข้อความและหัวการจำแนกประเภทที่ต้องฝึกฝน เฟรมเวิร์ก InstructIR ใช้โมเดล NAFNet เป็นโมเดลภาพ และสถาปัตยกรรมของ NAFNet ประกอบด้วยตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัส 4 ระดับ โดยมีบล็อกที่แตกต่างกันในแต่ละระดับ

ผลลัพธ์ของความเสื่อมหลายประเภท

สำหรับการฟื้นฟูภาพหลายความเสื่อมและหลายงาน เฟรมเวิร์ก InstructIR นิยามการกำหนดค่าเริ่มต้นสองแบบ:

1. 3D สำหรับโมเดลความเสื่อมสามประเภทเพื่อจัดการกับปัญหาเช่นการลบหมอก, การลดรอยเสียง, และการลบฝน
2. 5D สำหรับโมเดลความเสื่อมห้าประเภทเพื่อจัดการกับปัญหาเช่นการลดรอยเสียง, การเพิ่มภาพในแสงสว่างต่ำ, การลบหมอก, การลดรอยเสียง, และการลบฝน

ผลลัพธ์ของโมเดล 5D แสดงในตารางต่อไปนี้ และเปรียบเทียบกับโมเดลการฟื้นฟูภาพและโมเดลที่ครอบคลุมทุกอย่างร่วมสมัย

ตามที่เห็นได้ เฟรมเวิร์ก InstructIR โดยใช้โมเดลภาพที่เรียบง่ายและเพียง 16 ล้านพารามิเตอร์สามารถจัดการกับการฟื้นฟูภาพหลายประเภทได้สำเร็จ โดยใช้คำแนะนำเป็นหลัก และให้ผลลัพธ์ที่แข่งขันได้

ความคิดสุดท้าย

การฟื้นฟูภาพเป็นปัญหาหลักในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์ เนื่องจากมุ่งหมายเพื่อฟื้นฟูภาพคุณภาพสูงและสะอาดจากภาพที่แสดงถึงความเสื่อม ในบทความนี้ เราได้พูดถึง InstructIR ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการฟื้นฟูภาพแรกที่ใช้คำแนะนำที่เขียนโดยมนุษย์ในการฟื้นฟูภาพและแก้ปัญหาผกผัน สำหรับคำแนะนำภาษาธรรมชาติ โมเดล InstructIR สามารถฟื้นฟูภาพคุณภาพสูงจากภาพที่เสื่อมและพิจารณาความเสื่อมหลายประเภท