• 这是Radu大佬所在的Würzburg大学的computer vision lab实验室发表在ECCV2024上的一篇论文，代码开源。
• 文章提出了一种文本引导的All-in-One的restoration模型，如下图所示：
  
• 这个工作其实跟"InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions"这个工作很像，下面是instructPix2Pix的流程，其核心思想是利用GPT-3，stable diffusion和prompt2prompt这三个方法，生成图像编辑数据集，用来train一个stable diffusion model，实现文本引导图像编辑
  
• 而下面是instructIR的流程，backbone的模型用的是NAFNet。首先用GPT4先生成一堆prompt，并手动筛除掉一些低质量的prompt，这些prompt都是带有degradation type的标注的（可能是生成的时候就带有标注，并手动修正了），最终产生用于训练的1w个带分类标注的prompt。然后用一个纯NLP的sentence text encoder（而非常见的CLIP text encoder）来对句子提取文本编码。这个text encoder是在NLP任务上pretrain好后fix住的，文章说finetue这个text encoder效果不好，所以直接fix住，在其输出上再接一层MLP，只train这个MLP，MLP的输出e即是直接用到instructIR的文本embedding $e$。
  
• 在训练的时候，会增加一个分类loss，把$e$送进一个分类头，输出degradation type的分类结果，并计算分类损失。
• NAFNet本来是没有文本进去的，所以要改一下，其实就是加了个通道的加权，把这个文本的embedding，送进MLP+sigmoid，得到的1维向量用来对特征进行通道乘法，然后加了个block进一步处理，再加个残差，这就是往NAFNet的encoder和decoder的各个layer中添加的ICB：
  
• 训练的时候，是在多种degradation的数据集的混合数据集上train的，包括BSD400，LOL等，然后每个sample是已知degradation（不过强度是多种的，比如denoise就有3种sigma，所以文章专门说自己是blind restoration因为只知道type不知道强度），所以从预先生成的对应degradation的prompt库中随机抽一个prompt。
• 实验结果看起来不错：
  
  
• 这里的w/o text就是消融实验，把文本的部分拆掉重新train一个模型出来，可以看到效果是很差的，说明文本确实起作用。