OneRestore : Un Cadre Universel de Restauration pour les Dégâts Composites

Dans des scénarios réels, les altérations d'images se manifestent souvent sous forme de dégradations composites, présentant une interaction complexe d'éléments tels que la faible luminosité, la brume, la pluie et la neige. Malgré cette réalité, les méthodes de restauration existantes ciblent généralement des types de dégradation isolés, ce qui les rend inefficaces dans des environnements où plusieurs facteurs de dégradation coexistent. Pour combler cet écart, notre étude propose un modèle d'imagerie polyvalent qui intègre quatre paradigmes de corruption physique afin de représenter avec précision des scénarios de dégradation composites complexes. Dans ce contexte, nous introduisons OneRestore, un cadre novateur basé sur les transformateurs conçu pour une restauration de scène adaptative et contrôlable. Le cadre proposé utilise un mécanisme unique de cross-attention (cross-attention), fusionnant les descripteurs de scènes dégradées avec les caractéristiques d'image, permettant ainsi une restauration subtile. Notre modèle accepte des descripteurs de scène polyvalents, allant des plongements textuels manuels aux extractions automatiques basées sur les attributs visuels. Notre méthodologie est encore améliorée grâce à une perte de restauration de dégradation composite, utilisant des images supplémentairement dégradées comme échantillons négatifs pour renforcer les contraintes du modèle. Les résultats comparatifs sur des ensembles de données synthétiques et réels montrent que OneRestore est une solution supérieure, apportant une avancée significative dans le traitement des dégradations composites complexes.