Core Concepts
MPerceiverは、全体的な適応性、汎用性、および忠実度を高めるために安定した拡散(SD)事前知識を活用する画像修復手法です。
Abstract
MPerceiverは、テキストとビジュアルのプロンプトを使用して、全体的な表現と多スケールの詳細表現を学習します。
テキストブランチでは、CLIPイメージ埋め込みがテキスト埋め込みに変換されます。
ビジュアルブランチでは、VAEイメージ埋め込みが複数スケールの特徴に分解されます。
プラグインディテールリファインメントモジュール(DRM)は、エンコーダからデコーダへの情報変換を行い、再構築の忠実度を向上させます。
MPerceiverは9つのIRタスクで訓練され、他の手法よりも優れた結果を示しました。
Stats
MPerceiverは他のすべての一つ方法よりも優れた結果を示しました。
Quotes
"Despite substantial progress, all-in-one image restoration (IR) grapples with persistent challenges in handling intricate real-world degradations."
"MPerceiver excels in image restoration tasks with: (I) All-in-one: Addressing diverse degradations, including challenging mixed ones, through a single pretrained network."