InstructIR：按照人类指令进行高质量图像恢复

InstructIR：按照人类指令进行高质量图像恢复 你只需要使用文字描述就能修复和改善图片 比如说，如果你有一张因为雨滴而看起来模糊的照片，你可以告诉它：请去掉照片上的雨滴，但保持图片内容不变”，它就能自动帮你操作。 它能够处理包括去噪、去雨、去模糊、去雾以及（低光）图像增强等问题。 主要功能：接收图像和人类书面指令作为输入，根据这些指令对图像进行改善；支持多种图像恢复任务，包括去噪、去雨、去模糊、去雾和图像增强；实现了状态最先进的恢复效果，提供了高质量的图像输出。 工作原理： InstructIR使用一个文本编码器将人类提供的自然语言指令转换为模型可以理解的向量表示。这些指令明确指导模型关注图像的哪些退化问题，并提供改善的方向。 全能图像恢复模型：采用NAFNet作为图像恢复的核心模型架构，它是一个高效且性能卓越的图像处理网络。NAFNet能够处理多种图像退化类型，为全方位图像恢复提供支持。 指令条件块（ICB）：InstructIR引入了ICB来实现任务特定的转换，根据文本编码器输出的指令向量，ICB能够调整图像模型的处理流程，使模型能够针对具体的退化类型进行专门的恢复处理。 多任务学习与任务路由：通过利用任务路由技术，InstructIR能够在单一模型中学习并执行多种图像恢复任务。模型根据输入的人类指令自动判断需要执行的任务类型，并采取相应的恢复策略。 |||

比如说你反对扩大化，没问题。

比如说你反对扩大化，没问题。 你觉得 IAEA 可以信，没问题。 你觉得东电就是个傻逼。也没问题。 但是在公众讨论的巨大噪声中，包括我这边的评论区，天生的，就是会变成你讲你的我讲我的。 这很正常。 我绕了这么一大圈，其实也是讲“我觉得的”和“我认为的”。 这些东西是哪里来的呢？媒体，或者说，第三方。 那你怎么去保证这些东西可信呢？ 你没法保证。 你可以对比查验、你可以看历史（瞧瞧，大家还是会习惯性的做背景检查吧？）、你可以有不同的偏好，但你了解的信息，我了解的信息，最后都外部信源。 自身的体验和经验尚且无法完全相信，何况外来的呢？ 但我在这里，其实想要抛给大家的，是一组问题。 信息源是有高下之分的么？ 推而广之，从不同信息源获得信息后作出的决断，是有高下之分的么？ 再推而广之，如果两个人达成了一致的结论，但信息源千差万别，这两者达成结论的过程和这个结论本身，会有高下之分么？

11. 你只需要打开窗户 要风得风 要雨得雨

11. 你只需要打开窗户 要风得风 要雨得雨 12. 隐约雷鸣，阴霾天空，但盼风雨来，能留你在此。 13. 如果他总为别人撑伞，你何苦非为他等在雨中。 14. 后来我遇到了很多阴天，却再也不敢冒雨去和你见面。 15. 眼睛为她下着雨，心却为她打着伞，这就是爱情。