来自维尔茨堡大学计算机视觉实验室、索尼PlayStation旗下FTG团队的研究人员推出一款图像修复模型InstructIR，它能够根据人类编写的指令来修复和增强图像。简单来说，一张因为雨滴而模糊的招聘，你可以直接告诉它请去除照片上的雨滴，但保持图片内容不变，它就可以自动帮你操作。
该模型可以处理多种类型的图像退化问题，比如去除噪声、模糊、雾化等，并且能够生成高质量的图像。InstructIR的特别之处在于，它不仅能够理解自然语言指令，还能在不知道具体退化类型的情况下，通过指令来指导图像修复过程。
主要功能：
InstructIR模型的主要功能是利用自然语言指令来指导图像修复和增强。具体来说，它可以执行以下任务：
- 图像去噪：根据用户的指令，如“去除图片中的噪声”，模型能够识别并减少或消除图像中的噪点。
- 图像去模糊：如果用户希望图片更清晰，模型能够处理模糊的图像，尝试恢复其清晰度。
- 图像去雾：在雾天拍摄的照片中，模型可以根据指令“让图片更清晰”来减少雾气对图像的影响。
- 图像增强：模型能够根据用户的描述，如“增强照片的色彩”，来提高图像的对比度和饱和度，使图像更加生动。
- 低光照图像增强：对于光线不足的照片，模型可以提升亮度和细节，改善整体视觉效果。
- 图像超分辨率：模型还能够处理低分辨率的图像，通过指令如“提高分辨率”，生成更高清晰度的图像。
主要特点：
- 自然语言理解：InstructIR能够理解并响应用户用自然语言描述的修复指令。
- 多任务处理：这个模型可以同时处理多种图像退化问题，而不需要为每种问题单独训练模型。
- 高效训练：InstructIR的训练过程相对高效，可以在标准GPU上进行，并且训练时间较短。
工作原理：
InstructIR模型结合了图像模型和文本编码器。文本编码器将用户的指令转换成模型可以理解的向量表示，然后这个向量被用来指导图像模型进行修复。在训练过程中，模型会学习如何根据指令来调整图像的特征，以达到修复的目的。例如，如果用户说“让这张图片更清晰”，模型就会尝试去除模糊，增强细节。
应用场景：
InstructIR可以应用于多种场景，比如摄影后期处理，用户可以上传一张拍摄时光线不足的照片，然后告诉模型“让这张图片更亮”，模型就会尝试增强图片的亮度和对比度。此外，它还可以用于修复老照片、去除照片中的噪声或者模糊，甚至在艺术创作中，根据艺术家的描述来调整图像的风格和内容。
如何使用？
打开Demo后，直接上传图片，然后填写提示词，比如让图像更清晰，提示词需要是英文，然后点击Submit即可开始运行
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