효율적인 노화 인식 임의 이미지 복원

손상된 저품질 입력에서 누락된 세부 정보를 재구성하는 것은 상당한 도전 과제입니다. 최근 이미지 복원 분야의 발전은 다양한 손상을 동시에 처리할 수 있는 대형 모델 학습의 효과성을 입증하였습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 접근 방식들은 많은 계산 부하와 복잡한 학습 패러다임을 도입하여 실용성을 제한하고 있습니다. 이에 대응하여, 우리는 효율적인 올인원(All-in-One) 이미지 복원기인 \textit{DaAIR}를 제안합니다. \textit{DaAIR}는 저랭크(low-rank) 영역에서 손상 인식 학습자(DaLe)를 활용하여 다양한 손상 간의 공유된 측면과 미묘한 차이점을 협력적으로 탐색하여 손상 인식 임베딩을 생성합니다. 입력 손상에 따라 모델 용량을 동적으로 할당함으로써, 통합된 모델 내에서 전체적이고 구체적인 학습을 통합한 효율적인 복원기를 실현하였습니다. 또한, \textit{DaAIR}는 계산 효율성을 유지하면서 손상 인식 능력을 향상시키는 비용 효율적인 매개변수 업데이트 메커니즘을 도입하였습니다. 다섯 가지 이미지 손상에 대한 광범위한 비교 실험 결과, 우리의 \textit{DaAIR}가 최신 올인원 모델 및 손상 특화 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 우리의 효율성과 실용성을 확인해주고 있습니다. 소스 코드는 https://eduardzamfir.github.io/daair/ 에서 공개될 예정입니다.