通用图像超分辨率智能体4KAgent：将任意类型的低分辨率图像（包括自然图像、卫星图像、医学图像、AI生成内容等）提升至4K分辨率

德克萨斯农工大学、斯坦福大学、科罗拉多大学博尔德分校、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州理工学院、加州大学默塞德分校、Snap公司和Topaz Labs公司的研究人员推出通用图像超分辨率智能体4KAgent，将任意类型的低分辨率图像（包括自然图像、卫星图像、医学图像、AI生成内容等）提升至4K分辨率，甚至更高。

• 项目主页：https://4kagent.github.io

4KAgent通过其独特的多智能体架构和先进的图像质量评估技术，能够处理各种复杂的图像退化问题，无论输入图像的质量如何。

• 自然图像超分辨率：例如，将一张模糊的风景照片提升为4K分辨率，恢复其细节和清晰度。
• 医学图像超分辨率：将低分辨率的X光图像提升为高分辨率，以便更清晰地观察病变部位。
• AI生成内容的超分辨率：将AI生成的低分辨率图像提升为4K，以满足高质量内容创作的需求。

主要功能

• 通用超分辨率：将低分辨率图像提升至4K或更高分辨率。
• 多退化处理：能够处理多种图像退化问题，如模糊、噪声、压缩伪影等。
• 自适应处理：根据输入图像的类型和退化程度，自动调整超分辨率策略。
• 特定领域优化：针对科学成像（如卫星图像、显微镜图像）和医学成像（如X光、超声）等特定领域进行优化。

主要特点

• 多智能体架构：通过感知智能体（Perception Agent）、恢复智能体（Restoration Agent）和专用人脸恢复模块等协同工作，实现高效的图像处理。
• 质量驱动的混合专家策略（Q-MoE）：在每一步恢复过程中，通过质量评估选择最优的恢复结果。
• 高度可配置性：用户可以通过配置文件调整系统的行为，如优先考虑保真度或感知质量。
• 无需重新训练：系统能够适应不同的图像类型和退化程度，无需针对每个领域重新训练。

工作原理

1. 感知智能体（Perception Agent）：
   • 分析输入图像的质量，识别退化类型（如模糊、噪声等）。
   • 制定恢复计划，包括一系列操作（如去噪、去模糊、超分辨率等）。
2. 恢复智能体（Restoration Agent）：
   • 根据感知智能体的计划，逐步执行恢复操作。
   • 使用Q-MoE策略，在每一步选择最优的恢复结果。
   • 如果恢复结果不理想，会触发回滚机制，调整恢复计划。
3. 专用人脸恢复模块：
   • 在恢复过程中，对人脸区域进行专门的处理，以提高人脸细节的恢复质量。

测试结果

• 自然图像超分辨率：在多个基准数据集上，4KAgent在感知质量（如NIQE、MUSIQ）和保真度（如PSNR、SSIM）指标上均取得了优异的成绩，优于现有的先进方法。
• 多退化图像恢复：在包含多种退化的图像数据集上，4KAgent能够有效地恢复图像细节，显著优于其他全功能模型和智能体系统。
• 科学成像和医学成像：在卫星图像、显微镜图像和医学图像的超分辨率任务中，4KAgent展现了卓越的性能，能够恢复出更清晰、更详细的图像。