HAIR: Hypernetzwerkbasierte All-in-One-Bildrestauration

Bildrestauration zielt darauf ab, ein hochwertiges, sauberes Bild aus seinerverworrenen Version wiederherzustellen. Fortschritte in der Bildrestauration haben in letzter Zeit dieEffektivität von All-in-One-Bildrestaurationsmodellen gezeigt, die verschiedeneunbekannte Verwürfnisse gleichzeitig behandeln können. Diese existierenden Methoden verwenden jedochin der Regel dieselben Parameter, um Bilder mit unterschiedlichen Arten vonVerwürfnissen zu bearbeiten. Dies zwingt das Modell, den Leistungsausgleich zwischen verschiedenenAufgaben herzustellen und begrenzt seine Leistung bei jeder einzelnen Aufgabe. Um dieses Problem zu lindern,schlagen wir HAIR vor, eine auf Hypernetzen basierende All-in-One-Bildrestaurationsmethode im Plug-and-Play-Modus,die Parameter basierend auf dem Eingangsbild generiert und so das Modell dazu bringt, sich dynamisch an spezifische Verwürfnisse anzupassen. Insbesondere besteht HAIR aus zwei Hauptkomponenten,nämlich einem Klassifikator und einem Hyper Selecting Net (HSN). Der Klassifikator ist ein einfaches Bildklassifikationsnetzwerk,das verwendet wird, um einen Global Information Vector (GIV) zu erzeugen, der die Verwürfnisinformation des Eingangsbildes enthält.Der HSN ist ein einfaches vollständig vernetztes neuronales Netzwerk, das den GIV empfängt und Parameter für die entsprechenden Module ausgibt.Ausführliche Experimente zeigen, dass HAIR die Leistung bestehender Bildrestaurationsmodelle in einem Plug-and-Play-Ansatz erheblich verbessern kann,sowohl in Einzel-Aufgaben als auch in All-in-One-Einstellungen. Besonders hervorzuheben ist unser vorgeschlagenes Modell Res-HAIR,das HAIR in den bekannten Restormer integriert und dabei eine überlegene oder vergleichbare Leistung im Vergleich zu aktuellenStand-of-the-Art-Methoden erzielen kann. Darüber hinaus beweisen wir theoretisch, dass unser vorgeschlagener HAIR zur Erreichung eines bestimmten,kleinen genug Fehler weniger Parameter benötigt als die gängigen embedding-basierten All-in-One-Methoden.Der Code ist unter https://github.com/toummHus/HAIR verfügbar.请注意，"verworren" 和 "Verwürfnisse" 在德语中并不常用，这里为了贴近原文的意思而使用了这些词。在实际应用中，可以考虑使用 "verschlechtert" 和 "Verschlechterungen" 来替代，以提高可读性和流畅度。因此，优化后的版本如下：Bildrestauration zielt darauf ab, ein hochwertiges, sauberes Bild aus seinerverschlechterten Version wiederherzustellen. Fortschritte in der Bildrestauration haben in letzter Zeit dieEffektivität von All-in-One-Bildrestaurationsmodellen gezeigt, die verschiedeneunbekannten Verschlechterungen gleichzeitig behandeln können. Diese existierenden Methoden verwenden jedochin der Regel dieselben Parameter, um Bilder mit unterschiedlichen Arten vonVerschlechterungen zu bearbeiten. Dies zwingt das Modell, den Leistungsausgleich zwischen verschiedenenAufgaben herzustellen und begrenzt seine Leistung bei jeder einzelnen Aufgabe. Um dieses Problem zu lindern,schlagen wir HAIR vor, eine auf Hypernetzen basierende All-in-One-Bildrestaurationsmethode im Plug-and-Play-Modus,die Parameter basierend auf dem Eingangsbild generiert und so das Modell dazu bringt, sich dynamisch an spezifische Verschlechterungen anzupassen. Insbesondere besteht HAIR aus zwei Hauptkomponenten,nämlich einem Klassifikator und einem Hyper Selecting Net (HSN). Der Klassifikator ist ein einfaches Bildklassifikationsnetzwerk,das verwendet wird, um einen Global Information Vector (GIV) zu erzeugen, der die Verschlechterungsinformation des Eingangsbildes enthält.Der HSN ist ein einfaches vollständig vernetztes neuronales Netzwerk, das den GIV empfängt und Parameter für die entsprechenden Module ausgibt.Ausführliche Experimente zeigen, dass HAIR die Leistung bestehender Bildrestaurationsmodelle in einem Plug-and-Play-Ansatz erheblich verbessern kann,sowohl in Einzel-Aufgaben als auch in All-in-One-Einstellungen. Besonders hervorzuheben ist unser vorgeschlagenes Modell Res-HAIR,das HAIR in den bekannten Restormer integriert und dabei eine überlegene oder vergleichbare Leistung im Vergleich zu aktuellenStand-of-the-Art-Methoden erzielen kann. Darüber hinaus beweisen wir theoretisch, dass unser vorgeschlagener HAIR zur Erreichung eines bestimmten,kleinen genug Fehlers weniger Parameter benötigt als die gängigen embedding-basierten All-in-One-Methoden.Der Code ist unter https://github.com/toummHus/HAIR verfügbar.