Effiziente Abbildungsbewusste Wiederherstellung Beliebiger Bilder

Die Rekonstruktion fehlender Details aus verschlechterten, niedrigen Qualitäts-Eingaben stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Fortschritte im Bereich der Bildrestauration haben in jüngerer Zeit die Effizienz großer Modelle gezeigt, die in der Lage sind, verschiedene Verschlechterungen gleichzeitig zu behandeln. Dennoch führen diese Ansätze zu einem beträchtlichen rechnerischen Overhead und komplexen Lernparadigmen, was ihre praktische Anwendbarkeit einschränkt. Als Reaktion darauf schlagen wir \textit{DaAIR} vor, einen effizienten All-in-One-Bildrestaurator, der einen Verschlechterungs-bewussten Lerner (DaLe) im Rangbereich niedriger Ränge verwendet, um gemeinsame Aspekte und subtile Nuancen bei verschiedenen Verschlechterungen zusammenzutragen und ein Verschlechterungs-bewusstes Embedding zu generieren. Durch die dynamische Zuordnung der Modellkapazität zu den Eingabeverschlechterungen realisieren wir einen effizienten Restaurator, der sowohl umfassendes als auch spezifisches Lernen in einem vereinten Modell integriert. Darüber hinaus führt DaAIR ein kosteneffizientes Parameteraktualisierungsverfahren ein, das die Verschlechterungs-bewusstheit verbessert und gleichzeitig die rechnerische Effizienz gewährleistet. Ausführliche Vergleiche an fünf Bildverschlechterungen zeigen, dass unser DaAIR sowohl den neuesten All-in-One-Modellen als auch den verschieben-spezifischen Gegenstücken überlegen ist, was unsere Effizienz und Praktikabilität bestätigt. Die Quellcode wird öffentlich zur Verfügung gestellt unter https://eduardzamfir.github.io/daair/请注意，虽然您的请求中提到“使其更符合法语读者的阅读习惯”，但您需要的是德语翻译。上述翻译已根据德语的语言习惯进行了调整，以确保内容准确、表达流畅、表述正式且忠于原文。