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在图像处理领域中，从质量较差的面部照片中恢复高清信息仍然是一项困难的任务。由于这些图像经历了许多降级，经常导致关键信息的丢失，这些活动本质上很困难。这个问题凸显了低质量和高质量照片之间的质量差异。接下来的问题是是否可以利用低质量领域的固有特性来更好地理解和改善面部修复的过程。 最近的方法已经融入了码本先验、自动编码器和高质量特征集来解决这个问题。然而，这些方法仍然有一个显著的弱点。它们通常依赖于一个仅在高质量数据上训练的单个编码器，忽略了低质量图像所具有的特殊复杂性。虽然创新，但这种方法可能无意中扩大了领域差距，错过了低质量数据的细微差别。 最近有一篇新的论文提出了一个新的解决方案来解决这些问题。这种方法使用额外的“低质量”分支从模糊或不清晰的图像中提取重要细节，将其与更清晰的图像细节结合起来，以改善面部图像恢复。 他们的工作有以下几个突出之处： 1. 他们添加了一个特殊的工具来捕捉低质量图像的独特特征，弥合了清晰和不清晰图像之间的差距。 2. 他们的方法混合了低质量和高质量图像的细节。这种混合有助于克服图像恢复中的常见问题，导致更清晰、更好的结果。 3. 他们引入了一种称为DAEFR的技术来处理模糊或不清晰的面部图像。 具体而言，他们的方法包括以下几个关键步骤： 离散码本学习阶段：他们为HQ和LQ图像建立码本。使用向量量化，他们训练一个自编码器进行自重构，以捕捉领域特定的信息。这个阶段产生了HQ和LQ领域的编码器和码本。 关联阶段：他们借鉴了CLIP模型的灵感，将HQ和LQ领域的特征进行关联。来自领域特定编码器的特征被展平成补丁，构建相似性矩阵。该矩阵以空间位置和特征级别的接近度来衡量这些补丁之间的接近程度。目标是最小化领域差距，产生两个整合了来自两个领域信息的关联编码器。 特征融合和编码预测阶段：在获得关联编码器后，使用这两个编码器对LQ图像进行编码。一个多头交叉注意力模块将这些编码器的特征进行融合，生成一个融合特征，包含来自HQ和LQ领域的信息。随后，一个Transformer预测HQ码本的相关编码元素，这些元素由解码器用于生成恢复的HQ图像。 作者通过一系列实验评估了他们的方法。他们使用PyTorch框架在70,000张高质量人脸图像的FFHQ数据集上训练了他们的模型。这些图像经过调整大小和合成降级以供训练。对于测试，他们选择了四个数据集：CelebA-Test和三个真实世界的数据集。他们的评估指标包括具有真实值的数据集的PSNR和SSIM，以及没有真实值的真实世界数据集的FID和NIQE。与最先进的方法相比，他们的DAEFR模型在真实世界数据集上展现出了更好的感知质量，并在合成数据集上展现出了竞争性的性能。此外，消融研究表明使用两个编码器是最优的，他们提出的多头交叉注意力模块改善了特征融合，突显了该方法在恢复退化图像方面的有效性。 总而言之，本文介绍了一篇新的论文，旨在解决图像恢复的挑战，特别是针对低质量的面部照片。研究人员引入了一种新颖的方法DAEFR，利用高质量和低质量图像特征来产生更清晰、更精细的恢复结果。这种方法独特地使用了一个双编码器系统，一个用于高质量图像，一个用于低质量图像，弥合了两个领域之间的差距。该解决方案经过了严格的评估，显示出比以前的方法有显著的改进。该论文的研究结果强调了DAEFR在提高图像处理领域的潜力，为更准确的面部图像恢复铺平了道路。

多模态研究近来在文本和视觉的计算机理解方面取得了重大进展。通过像DALL-E和稳定扩散（SD）这样的文本到图像生成模型，可以将现实世界环境中的复杂语言描述转化为高保真度的视觉图像。另一方面，像Flamingo和BLIP这样的图像到文本生成模型展示了理解图片中复杂语义的能力，并提供连贯的描述。尽管文本到图像生成和图片描述任务非常相关，但它们通常被独立研究，这意味着这些模型之间的交互需要被探索。文本到图像生成模型和图像到文本生成模型能否相互理解是一个有趣的话题。 为了解决这个问题，他们使用了一个称为BLIP的图像到文本模型为特定图像创建文本描述。然后，将这个文本描述输入到一个名为SD的文本到图像模型中，生成一个新的图像。他们认为，如果生成的图片与源图片相似，BLIP和SD可以相互交流。通过共同的理解，每一方对潜在理念的理解能力可以得到提高，从而实现更好的描述和图像合成。这个概念在图1中得到了展示，顶部标题导致了对原始图片更准确的重建，并且比底部标题更好地代表了输入图片。 https://arxiv.org/abs/2212.12249 来自慕尼黑大学，西门子公司和牛津大学的研究人员开发了一个重建任务，其中DALL-E使用Flamingo为给定的图像生成描述，从而合成一张新的图片。他们创建了两个重建任务，文本-图像-文本和图像-文本-图像，来测试这个假设（见图1）。对于第一个重建任务，他们计算使用预训练的CLIP图像编码器提取的图像特征之间的距离，以确定重建的图片和输入图片的语义相似度。然后，将生成的文本的质量与人工标注的标题进行比较。他们的研究表明，生成的文本的质量影响重建的表现。这导致他们的第一个发现：能够重建原始图片的描述是图片的最佳描述。 类似地，他们创建了相反的任务，SD从文本输入创建一张图片，然后BLIP从创建的图片创建文本。他们发现，产生原始文本的图片是最好的文本插图。他们假设在重建过程中，输入图片的信息在文本描述中被准确地保留下来。这个有意义的描述导致了对成像模态的忠实恢复。他们的研究为细调提供了一个独特的框架，使文本到图像和图像到文本模型更容易相互交流。 具体来说，在他们的范式中，生成模型从重建损失和人工标签中获得训练信号。一个模型首先为另一种模态的特定图片或文本创建一个表示，然后不同的模型将这个表示翻译回输入模态。重建组件创建一个正则化损失，来引导初始模型的细调。他们以这种方式得到了自我监督和人类监督，增加了生成会导致更准确的重建的可能性。例如，图像字幕模型需要偏好不仅与标记的图像-文本配对相对应的标题，还需要偏好那些可以产生可靠重建的标题。 相互代理通信与他们的工作密切相关。代理之间的主要信息交流方式是语言。但是，他们如何确保第一个和第二个代理对猫或狗的定义是一样的呢？在这项研究中，他们要求第一个代理检查一张图片并生成描述它的句子。在获得文本后，第二个代理根据它来模拟一张图片。后一阶段是一种具体化过程。根据他们的假设，如果第二个代理对输入图片的模拟接近第一个代理接收到的输入图片，那么通信就是有效的。从根本上说，他们评估了语言的有用性，语言作为人类的主要交流方式。特别是，他们的研究中使用了新建立的大规模预训练图片字幕模型和图像生成模型。多项研究证明了他们提出的框架在无需训练和细调情况下对各种生成模型的好处。特别是，在无需训练的范式中，他们显著提高了字幕和图片的生成，而在细调中，两种生成模型都取得了更好的结果。 以下是他们的关键贡献的概要： • 框架：据他们所知，他们是第一个研究如何通过易于理解的文本和图片表示来传达传统的图像到文本和文本到图像生成模型的人。相比之下，类似的工作通过嵌入空间隐式地集成了文本和图片的创建。 • 发现：他们发现评估文本到图像模型创建的图片重建可以帮助确定字幕的写作质量。能够最准确重建原始图片的字幕应该用于该图片。类似地，最佳的字幕图像是能够最准确重建原始文本的图像。 • 增强：根据他们的研究，他们提出了一个全面的框架来改进文本到图像和图像到文本模型。文本到图像模型计算的重建损失将用作细调图像到文本模型的正则化，图像到文本模型计算的重建损失将用于细调文本到图像模型。他们研究并确认了他们方法的可行性。