研究人员开发了一种名为Flexible Image Transformer (FIT) 的新型图像修复模型。FIT在从块采样到像素重建的整个流程中显式地对退化感知进行建模，这与仅在标记化后注入任务/退化条件的先前方法不同。该模型使用退化编码器来预测全局退化向量和空间退化图，从而自适应地条件化块嵌入和非嵌入。FIT在五个标准基准测试中取得了最先进的性能，在统一修复方法上提高了高达1.1 dB。 AI
影响 该新模型通过提供一种更强大、更适应性的方法来处理各种退化类型，从而提升了图像修复能力。
排序理由 发布了一篇详细介绍新型模型及其基准性能的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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