INSTANTIR：利用即时生成参考进行盲图像恢复

INSTANTIR简介

INSTANTIR是一种创新的盲图像修复技术，由北京大学和InstantX团队联合开发。这项技术通过动态调整生成条件，利用预训练的扩散概率模型，能够在推理过程中即时生成参考图像，有效处理未知退化问题。INSTANTIR不仅在图像质量上达到了最先进的水平，还提供了自然语言引导的接口，支持创意性修复和语义编辑，为图像修复领域带来了新的突破。

INSTANTIR主要功能

1. 盲图像修复（BIR）： INSTANTIR旨在从低质量（LQ）图像中恢复出高质量（HQ）图像，特别是在测试时面对未知退化的情况下。
2. 动态生成条件调整： 在推理过程中，INSTANTIR能够根据输入图像的退化程度动态调整生成条件，以优化图像修复结果。
3. 文本引导编辑： INSTANTIR支持通过自然语言提示进行图像编辑，允许用户对修复过程进行创意控制。
4. 语义编辑与修复： 利用文本提示，INSTANTIR能够进行语义编辑，改变图像中的特定属性，同时保持全局结构和布局的一致性。
5. 适应性采样算法： 根据输入图像的质量，INSTANTIR采用适应性采样算法，以增强细节编码和修复质量。

INSTANTIR技术原理

1. 预训练视觉编码器： 使用预训练的视觉编码器从退化图像中提取紧凑的表示，捕获全局结构和语义信息。
2. 即时生成参考（Previewer模块）： 通过即时生成参考来解码当前扩散潜在空间，提供与原始输入在高级特征上相似的修复预览。
3. 潜在聚合器（Aggregator模块）： 将生成的参考与低质量输入集成到采样条件中，以保持与原始输入的保真度。
4. 适应性采样算法（AdaRes）： 根据输入图像质量的指标，调整采样过程，以增强高质量输入的细粒度编码。
5. 文本提示控制： 利用文本提示，INSTANTIR能够控制Previewer模块，产生多样化的生成参考，并实现语义编辑。
6. 迭代细化生成条件： INSTANTIR通过迭代细化生成条件，使用预训练的扩散概率模型（DPM）动态调整生成过程。
7. 特征码本与域适应： INSTANTIR通过特征码本对齐和域适应，减少由于输入分布偏移引起的生成多样性和质量限制。
8. 扩散模型（DPM）： INSTANTIR基于扩散模型，通过迭代去噪从高斯噪声生成数据，利用文本输入学习条件分布，实现文本到图像的生成。

INSTANTIR应用场景

1. 社交媒体内容增强：INSTANTIR可以用于提升社交媒体平台上分享的低质量图片，提高用户体验。
2. 自动驾驶：在自动驾驶车辆中，INSTANTIR能够改善摄像头捕获的图像质量，增强环境适应性。
3. 机器人视觉：机器人使用INSTANTIR来提高视觉识别能力，在多变环境中更好地执行任务。
4. 监控视频增强：INSTANTIR可以用于提高监控视频的清晰度，帮助安全人员更准确地识别和分析图像。
5. 医疗影像处理：在医疗领域，INSTANTIR有助于从模糊的扫描或X光图像中恢复更多细节，辅助诊断。
6. 历史照片修复：INSTANTIR能够修复和增强老旧或损坏的照片，为历史档案的数字化和保存提供支持。

INSTANTIR项目入口

• 项目主页：https://jy-joy.github.io/InstantIR/
• GitHub代码库：https://github.com/JY-Joy/InstantIR
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2410.06551
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/InstantX/InstantIR