TIP: Text-Driven Image Processing with Semantic and Restoration Instructions

文本驱动扩散模型在各种图像编辑任务中变得越来越受欢迎，包括修复、风格化和对象替换。然而，将这种语言-视觉范式应用于更精细级别的图像处理任务，如去噪、超分辨率、去模糊和压缩伪影去除，仍然是一个开放的研究问题。在本文中，我们开发了 TIP，一种文本驱动的图像处理框架，利用自然语言作为用户友好的界面来控制图像恢复过程。我们考虑文本信息在两个维度上的能力。首先，我们使用与内容相关的提示来增强语义对齐，有效地减轻恢复结果中的身份歧义。其次，我们的方法是第一个支持通过基于语言的定量规范来进行精细级别指导的框架，而无需明确的任务特定设计。此外，我们引入了一种新颖的融合机制，通过学习重新缩放生成先验，从而实现更好的恢复保真度，增强了现有的 ControlNet 架构。我们广泛的实验证明了 TIP 相对于现有技术的卓越恢复性能，同时提供了基于文本的控制恢复效果的灵活性。

本文试图将文本驱动的图像处理应用于更精细级别的图像处理任务，如去噪、超分辨率、去模糊和压缩伪影去除。该方法可以通过自然语言作为用户友好的界面来控制图像恢复过程。

本文提出了TIP框架，利用自然语言作为用户友好的界面来控制图像恢复过程。该框架通过内容相关提示增强语义对齐，支持基于语言的定量规范，而无需显式的任务特定设计。此外，本文还引入了一种新的融合机制，通过学习重新缩放生成先验来提高恢复保真度。

本文的实验结果表明，TIP相比于现有技术具有更优越的恢复性能，并提供了基于文本的控制恢复效果的灵活性。实验使用了多个数据集，并开源了代码。值得进一步研究的是，如何将TIP框架应用于其他领域，以及如何进一步提高恢复效果。

最近的相关研究包括使用文本驱动的方法进行图像修复的工作，如基于GPT-2的图像修复和基于BERT的图像修复。此外，还有一些与本文相关的图像修复和图像生成的研究，如基于GAN的图像修复和基于VAE的图像生成。