# ImIR: Kỹ thuật tinh chỉnh hướng dẫn hình ảnh cho phục hồi ảnh toàn diện

- Nguồn: Hugging Face Daily Papers
- Thời gian phát hành: 2026-09-23 07:00 (giờ Việt Nam)
- Điểm AI: 85/100
- Link AIHOT.vn: https://aihot.vn/items/e9c34d47c9980ae7
- Link gốc: https://arxiv.org/abs/2609.25267

## Tóm tắt AI

ImIR sử dụng các vector hướng dẫn liên tục từ chính ảnh bị hỏng để điều khiển mô hình Qwen-Image-Edit, cho phép phục hồi đa tác vụ chỉ với một adapter duy nhất được huấn luyện siêu tốc.

## Thân bài

[Xem PDF](https://arxiv.org/pdf/2609.25267) [HTML (thử nghiệm)](https://arxiv.org/html/2609.25267v1)

> Tóm tắt: Các dạng suy giảm chất lượng ảnh rất đa dạng, vì vậy một hệ thống phục hồi thực tiễn cần phải xử lý được nhiều loại suy giảm chỉ với một mô hình duy nhất. Một phương pháp hiệu quả gần đây là điều chỉnh mô hình chỉnh sửa ảnh lớn đã được huấn luyện trước để phục hồi ảnh bằng cách sử dụng một bộ chuyển đổi (adapter) hạng thấp (low-rank) cùng với câu lệnh văn bản (text prompt). Chúng tôi thay thế câu lệnh đó bằng một chỉ dẫn được trích xuất từ chính hình ảnh bị suy giảm. Hình ảnh đi vào trình chỉnh sửa qua hai đường: cấu trúc của nó đến từ VAE của mô hình, và chỉ dẫn ngữ nghĩa đến từ một bộ ánh xạ token (token mapper) gọn nhẹ, giúp chuyển dịch embedding thị giác-ngôn ngữ của ảnh bị suy giảm về phía embedding mà một bức ảnh sạch sẽ tạo ra. Vì chỉ dẫn là một vector liên tục, việc thay đổi quy mô (scaling) của nó sẽ tạo ra một loạt các kết quả phục hồi hợp lệ cho các tác vụ không có mục tiêu duy nhất, chẳng hạn như tăng cường ảnh thiếu sáng. Chúng tôi điều chỉnh một mô hình Qwen-Image-Edit cho sáu tác vụ với một adapter duy nhất được huấn luyện trong khoảng ba giờ trên một GPU. Chỉ dẫn bằng hình ảnh cho hiệu suất vượt trội hơn so với điều kiện hóa bằng văn bản trong các so sánh tương đương, đồng thời hỗ trợ phục hồi bất kể tác vụ mà không cần nhãn suy giảm, điều mà biến thể văn bản không làm được.

| Bình luận: | Được chấp nhận tại ACCV 2026 |
| --- | --- |
| Chủ đề: | Thị giác máy tính và Nhận dạng mẫu (cs.CV) |
| Trích dẫn là: | arXiv:2609.25267 [cs.CV] |
|  | (hoặc arXiv:2609.25267v1 [cs.CV] cho phiên bản này) |
|  | https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.25267 DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký) |

### Lịch sử nộp bài

Từ: Süleyman Aslan [xem email](https://arxiv.org/show-email/dabe91dd/2609.25267)] [v1] Thứ Hai, 21 tháng 9 năm 2026 18:15:08 UTC (3.558 KB)