핵심 개념
通用圖像修復 (GIR) 旨在開發一種單一模型,將任何退化的輸入圖像轉換為相應的自然清晰輸出,解決現有深度學習模型在圖像修復任務中缺乏泛化能力和難以處理複雜未知退化的問題。
標題: 邁向通用圖像修復的初步探索
作者: Xiangtao Kong, Jinjin Gu, Yihao Liu, Wenlong Zhang, Xiangyu Chen, Yu Qiao, Chao Dong
機構: 上海人工智能實驗室、中國科學院深圳先進技術研究院、香港理工大學、悉尼大學、澳門大學
本研究旨在提出一個名為通用圖像修復 (GIR) 的新問題,並探討其可行性、挑戰和未來方向。GIR 的目標是開發一種單一模型,能夠處理多種圖像退化類型及其組合,將退化的圖像恢復到自然清晰的狀態。