RestoreAgent: Autonomous Image Restoration Agent via Multimodal Large Language Models

这篇论文提出了一种基于多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）的自主图像恢复系统，名为 RestoreAgent，旨在解决传统图像恢复方法在处理多重退化（如噪声、模糊、低光）时的局限性，例如手动选择任务和算法的繁琐性，以及一体化模型（all-in-one models）生成结果过于平滑、低保真的问题。

1. 背景与问题
   自然图像（尤其是移动设备拍摄的图像）常遭受多种退化，如噪声、模糊和低光照。传统方法需要用户手动指定恢复任务（如去噪、去模糊）、选择算法并确定执行顺序，这不仅耗时，还可能因选择不当导致次优结果。而一体化模型虽然能处理多种任务，但由于训练数据分布广泛，通常仅支持有限的任务范围，且结果缺乏细节。RestoreAgent 的目标是构建一个智能系统，自动分析图像退化并执行最优恢复流程。

摘要

问题：
移动设备捕获的自然图像通常会受到多种类型的退化，如噪声、模糊和低光照。传统的图像恢复方法需要手动选择特定的任务、算法和执行序列，这很耗时，可能会产生次优结果。
多功能模型虽然能够处理多个任务，但通常只支持有限的范围，并且由于其广泛的数据分布拟合，通常会产生过于平滑、低保真度的结果。

如何理解呢：

为了应对这些挑战，我们首先定义了一个新的管道来恢复具有多重降级的图像，然后引入了RestoreAgent，这是一个利用多模态大型语言模型的智能图像恢复系统。RestoreAgent自主评估输入图像中退化的类型和程度，并通过以下方式进行恢复：
（1）确定适当的恢复任务，
（2）优化任务序列，
（3）选择最合适的模型，
（4）执行恢复。

new pipeline 是什么意思？？

如何自主评估输入图像中退化的类型和程度（有什么标准呢？？）

如何优化任务序列呢？？（这个又是什么标准去衡量呢？？）

他是如何选择模型的，您怎么知道什么模型就适合呢？？怎么评判呢？？？

实验结果表明，RestoreAgent在处理复杂降解方面具有卓越的性能，超越了人类专家。此外，该系统的模块化设计促进了新任务和模型的快速集成，增强了其对各种应用的灵活性和可扩展性。

引言

图像恢复是计算机视觉中的一个经典研究领域，专注于从退化的观测中恢复高质量的图像。传统方法通常针对特定任务量身定制，如去噪[55,61,49,29,30,12,3]、超分辨率[56,34,53,4,45,47,48]和去模糊[28,22,51,32,44,17]。然而，现实世界中的图像经常同时遭受多重退化。例如，低质量图像可能同时表现出噪声、模糊和降雨。不同退化现象之间可能存在复杂的相互作用和依赖关系，每种退化可能需要不同的处理方法。这些方法的组合和顺序对最终的修复结果至关重要。该领域的最新进展得益于利用专家知识和开发一体化模型。为了深入了解这一领域并阐明我们的动机，我们在下面进行了详细的分析。

1.1多功能一体机
多合一模型[38,31,24,40,33,14,27,37,1,25]试图使用单个框架同时处理多个降级。通过在多任务数据集上进行训练，这些模型学会了管理各种恢复任务。然而，一些限制继续阻碍了这些模型在复杂的现实世界场景中的实用性：

任务范围受限。多合一模型通常难以处理训练数据之外的退化。即使对于相同类型的退化，如图2a1所示，如果退化分布在训练集和测试集之间有所不同，这些模型也可能难以有效地处理数据。鉴于现有模型仅涵盖有限数量的任务，采用专门的单任务恢复模型通常更灵活、更有效。

表现不佳。如图1所示，多合一模型经常面临泛化和恢复精度之间的权衡。虽然这些模型在更广泛的退化水平范围内提供了更好的泛化能力，但它们在特定水平上的性能可能会受到损害。此外，由于它们必须处理具有很大程度上不同退化模式的多个任务，因此单个任务的性能可能会不足，导致输出过于平滑。如图2a2所示，在大多数情况下，单任务模型通常优于多任务模型。

也就是说单个任务不行，整体还行对吧，这个意思。

如何理解呢。关于这两个问题

事实上，多合一模型可以集成到由多个模型组成的代理系统中，从而超越单一解决方案。通常，使用针对特定降级定制的任务特定模型，然后将其与一体化模型集成，可以提高性能，如图2a3中的两个示例所示。这种混合方法保持了一体化模型的适应性，同时利用了专用模型的优势。

这个样解决问题的，感觉还不错啊？？确实是一个思路！！！

Task-Specific Models

使用难以有效解决各种类型退化的多功能模型的另一种方法是组合几个专门针对特定任务的模型，每个模型都专注于特定的退化类型。这种模块化策略允许对输入图像中存在的不同退化进行更有针对性和更有效的处理。由于这些专业模型在各自领域表现出色，因此可以取得优异的结果。

Fixed or Random Execution Order

当前的方法[50,24,14]通常检测图像中的退化类型，并按预定顺序应用适当的恢复模型，或由专家手动选择，或随机选择。然而，这种方法有一个显著的缺点：处理顺序对最终性能有重大影响。即使由人类专家建立了预定的顺序不理想，可能无法成功恢复映像，如图2b所示。可以确定两个主要原因。

首先，应用一种恢复方法可以改变其他退化模式，使以下恢复模型无效。 例如，在有霾和雨的图像中，如果首先执行霾（图2b），去霾模型可能会解决模糊问题，但会改变雨的分布，从而降低降霾模型的有效性。

其次，如果其他降解没有首先得到解决，那么去除一些降解可能是具有挑战性的。 一个常见的例子是增强低光图像，这通常需要去噪作为预处理步骤。如果没有事先去噪，低光增强的结果可能会很差。在图2b中，我们可以观察到，如果没有事先进行去噪和去雨，去雾模型的性能会受到很大影响。

鉴于这些发现，准确识别退化模式或仔细测试各种任务执行顺序对于高质量恢复至关重要。然而，随着任务数量的增加，搜索空间会显著增加。例如，4 种退化类型有 24 种可能的执行顺序。此外，当给定任务有多个模型可用时，排列数量会急剧增加，从而导致计算复杂度显著增加。

Fixed or Random Model for a Single Task

在某些情况下，系统可能会选择使用单个模型来完成特定任务，或者从可用选项池中随机选择一个模型 [50]。然而，这种方法有明显的缺点。图像恢复是一个快速发展的领域，有各种针对特定任务量身定制的模型，每个模型都有独特的功能和专业领域来管理特定场景。使用固定模型或从模型池中随机选择来处理复杂的降级可能会导致结果不理想。如图 2c 和图 1a 所示，不同的去噪模型在不同的噪声水平下表现出色。选择正确的模型对于获得最佳结果至关重要。

由于任务执行顺序和可用模型的组合数量众多，手动选择最佳模型并不切实际。例如，有 3 种退化类型，每种类型有 3 个模型，则有 162 种可能的组合。评估这些排列非常耗时且费力。因此，我们经常依赖一两种基于经验的解决方案，而这可能无法达到预期的恢复效果。

RestoreAgent

为了应对上述挑战，我们提出了 RestoreAgent，这是一种基于多模态大型语言模型 (MLLM) 的自主智能图像恢复系统。MLLM 接触大量多样化的数据，使其具有卓越的泛化能力，并在视觉理解和逻辑推理方面表现出色 [46, 35, 18, 39, 43, 6, 62]。此外，它的灵活性有助于快速添加新任务、定义所需的输出格式以及更轻松的人机交互。

Our framework offers the following functionalities:

（1）退化类型识别。RestoreAgent 自动识别输入图像中存在的退化类型并确定所需的相应恢复任务。
（2）自适应恢复顺序。RestoreAgent 超越了预定义的、人为指定的模型执行顺序的限制，通过动态评估每个输入图像的各个属性来决定使用恢复模型的最佳顺序，从而提高图像恢复过程的整体效率。

（3）最佳模型选择。根据输入图像中的特定退化模式，RestoreAgent 会从可用池中为每个恢复任务动态选择最合适的模型，确保最佳性能。

根据输入图像，如何动态呢？？交互嘛？？
（4）自动执行。一旦确定了恢复顺序和模型选择，RestoreAgent 就会自主执行整个恢复流程，无需人工干预。

为此，我们首先定义多重退化任务并构建训练数据集。该数据集包括成对的退化图像（具有一种或多种退化类型）及其基本事实（仅用于评估），以及基于用户偏好目标的最佳任务执行顺序和最佳模型选择。然后，我们对 MLLM 进行微调，使 RestoreAgent 能够自主做出任务决策并确定最佳处理顺序和模型。实验表明，RestoreAgent 的决策能力明显优于现有方法和人类专家，在恢复多重退化图像方面取得了卓越的性能。值得注意的是，我们的方法可以快速适应前所未见的任务和模型，例如在半小时内整合去雪功能。

有这么牛逼嘛，？？

需要定义多重退化任务，并构建训练数据集，数据集包含这些

这里我不解的是，这个是啥意思啊，就是需要输入最佳模型选择嘛？？

Related Work

Single-Task Image Restoration
在单任务图像恢复领域，许多方法都专注于解决特定类型的图像退化问题。在去噪方面，DnCNN [59] 和 RNAN [63] 等模型已证明具有显著的有效性。在去模糊方面，DeblurGAN [28] 和 MIMO-UNet [13] 等算法脱颖而出。为了减少 JPEG 伪影，DCSC [19] 和 FBCNN [23] 等方法特别适合。此外，还有专门的恶劣天气条件下的恢复方法，包括除雾 [52, 41]、除雨 [11, 7] 和除雪 [8, 9, 5]。每项任务通常都需要一种专门的方法，从而产生高度优化的算法，与通用方法相比，这些算法在特定目标上实现了最佳性能。

All-in-One Image Restoration

最近的研究探索了一体化模型的开发，该模型试图在单一框架内同时处理多种退化类型。这类方法经过训练可以同时识别和纠正各种形式的退化。AirNet [31] 具有基于对比的退化编码器和退化引导的一体化恢复网络。ADMS [38] 使用自适应滤波器有效地恢复具有未知退化的图像。TAPE [36] 将任务无关的先验嵌入到变压器中，利用预训练和微调的两阶段过程来增强图像恢复。PromptIR [40] 和 PIP [33] 都使用独特设计的提示来指导其网络。MiOIR [27] 采用顺序和提示学习策略，引导网络以顺序方式逐步学习各个 IR 任务。MPerceiver [1] 采用多模态提示学习方法，利用稳定扩散先验实现高保真一体化图像恢复。

Agent in Image Restoration

另一个研究方向侧重于更智能的图像恢复系统。其中一类方法采用工具箱方法分别解决图像退化问题。RL-Restore [57] 准备了一个由小型卷积网络组成的工具箱，每个网络专门用于不同的任务。然后，系统学习一种策略，从工具箱中选择合适的工具来逐步恢复损坏图像的质量。然而，RL-Restore 仅支持三种类型的退化：模糊、噪声和 JPEG 压缩，这限制了它的应用场景并阻止它利用新的最先进的模型。Clarity ChatGPT [50] 将 ChatGPT 的对话智能与多种图像恢复方法相结合。它自动检测图像退化的类型并选择合适的方法来恢复图像。相反，Clarity ChatGPT 识别出退化的存在，但缺乏对任务执行顺序和输入图像中特定退化的最佳模型选择的研究和设计。

另一类涉及具有退化感知指导的一体化方法。InstructIR [14] 开创了一种新方法，利用人工编写的指令来指导从各种退化类型中恢复。AutoDIR [24] 自动检测和恢复具有多种未知退化的图像。LLMRA [25] 生成文本描述并将其编码为具有退化信息的上下文嵌入，并将这些上下文嵌入集成到恢复网络中。DA-CLIP [37] 提出了一种退化感知的视觉语言模型，可指导模型学习高保真图像重建。对于这些一体化恢复辅助方法，一体化模型在实际应用中存在固有的局限性。如何克服这些限制，充分利用市场上针对不同任务的各种最新模型，并确定图像恢复任务的最佳执行顺序和最适合特定退化模式的模型仍未得到探索。这一空白为智能图像恢复系统的未来研究提供了重要机会。

RestoreAgent

在本节中，我们将介绍RestoreAgent，这是一种高级图像恢复代理，旨在从模型池中找到最佳模型和执行序列，以处理包含多种降级的图像。
在本节中，我们将介绍 RestoreAgent，这是一种先进的图像修复代理，旨在从模型池中找到最佳模型和执行顺序来处理包含多个退化的图像。RestoreAgent 建立在最先进的多模态大型语言模型之上，该模型具有出色的推理、泛化和跨模态理解能力。通过利用模型从大量多模态数据中获取见解、在视觉和文本信息之间建立联系并将这些知识应用于新环境的能力，RestoreAgent 可以有效地分析复杂的图像退化场景，推断出最合适的修复技术，并生成结合各种专门模型优势的最佳管道。因此，RestoreAgent 始终如一地产生高质量的结果。

在第 3.1 节中，我们首先定义了从给定模型池中找出最有效的模型组合和顺序以恢复受各种类型退化影响的图像的问题。接下来，在第 3.2.2 节中，我们描述了构建 RestoreAgent 训练数据的过程。训练数据由成对的样本组成，每个样本包含一张退化图像及其对应的最佳恢复管道。最后，我们详细介绍了 RestoreAgent 的训练过程，其中包括使用第 3.2 节中构建的训练数据对 Llava-Llama3-8b 模型进行微调。通过从这些示例中学习，RestoreAgent 获得了分析退化图像并根据可用模型池生成最佳恢复管道的能力。

训练数据 退化图像与最佳的恢复通道

Problem Definition

我们考虑一组全面的退化类型，记为D={d1，d2，…，dn}，其中每个di代表一种特定类型的图像退化，如噪声、JPEG伪影、模糊、雨纹、雾和低光条件。对于每种退化类型di，我们定制了一个模型库Mdi，其中包括模型{M 1 di，M 2 di，…}。每个模型M j di都经过专门训练，以减轻退化di的影响。问题正式定义如下：

输入：经过各种退化类型D的退化图像I。为处理D量身定制的模型库{Md1，Md2，…，Mdn}。用户提供了评分函数S来评估图像恢复过程。
目的：确定使退化图像I的恢复质量S最大化的最佳模型执行序列σ=（Mab11，Mab22，…，Mabm m），其中ai表示退化类型，bi表示相应的模型。其公式如下：

其中S（D，M）表示所有可能的退化序列和模型对的集合。通过解决这个问题，我们努力确定恢复序列和模型选择的最佳组合，最终提高受现实环境中多次退化影响的图像的质量，从而为复杂的图像恢复任务提供更有效和高效的解决方案。

输入是 退化图像，退化图像所对应的模型对， 还有评价函数，然后通过一天的训练，来确定这个退化图像再评价函数最大化的模型最佳序列。

RestoreAgent: An Advanced Image Restoration System

RestoreAgent Pipeline

我们介绍了一种先进的图像恢复代理，称为RestoreAgent，使用最先进的多模态模型Llava-Llama3-8b实现[46]。LoRA[21]用于微调视觉和语言模块。如图3所示，给定降级的输入图像，RestoreAgent可以提供最佳决策，包括需要执行哪些图像恢复任务、执行顺序以及哪个模型最适合每个任务。模型的输入由降级图像和提示组成，例如用户：如何提高此图像的质量？[执行历史：…]。作为响应，RestoreAgent生成一个表示最佳恢复管道的输出序列，包括一系列任务，每个任务都与最适合解决特定退化模式的特定模型相关联。在我们的实现中，输出模板定义为：代理：1.＜任务名称＞＜模型名称＞。2.＜任务名称＞＜型号名称＞。3.确保可解释性和可操作性。

这里的输入：降级图像和提示组成，例如用户：如何提高此图像的质量？ 这里的提升是文本

与模型提供给我们的输出：

RestoreAgent还支持迭代式逐步决策过程，在每个恢复步骤后重新评估图像的状态。在重新评估过程中，提供了执行历史，为决策提供了有价值的背景。这允许基于累积效应和过去的行动进行实时策略调整。该系统还具有回滚功能，如果检测到不理想的结果，它可以恢复到以前的状态。这种迭代评估与历史背景和回滚的结合允许对恢复过程进行更精细的控制，从而促进中途纠正。

这里的重新评估 是基于什么指标呢？？？？ 他又是如何检测了呢，是不是根据我们的最终输出结果，这个根据人，还是过程中，模型自己看呢，模型自己看，又是如何弄得呢，

Data Construction

为了充分利用多模态大型模型的潜力，我们构建了一个由成对训练样本组成的庞大数据集。该过程从对图像应用各种类型的退化开始。随后，我们使用模型工具确定最佳的恢复管道进行处理。对于每张经历多次退化的图像，都会进行全面搜索以确定最佳的恢复管道，如图 3 所示。这涉及生成所有可能的任务执行序列和模型组合排列，将每个管道应用于退化的图像，并使用评分函数 S(I, σ) 评估恢复输出的质量。通过比较所有排列的分数，选择得分最高的管道作为给定图像的最佳处理策略 σ。用户可以从各种图像质量评估方法中选择作为评分函数，根据他们的特定需求定制评估过程。图 4 说明了我们数据集中包含的 5 种场景，旨在增强 RestoreAgent 模型的多功能性和稳健性：

（1） 一旦我们获得了退化图像及其相应的最优决策结果，我们就可以构建数据集的主要部分。这部分由原始未处理状态的降级图像组成。对于这些输入，RestoreAgent会收到一个提示：“如何提高此图像的质量？执行历史：无。”此场景训练模型从头开始制定全面的增强策略，包括多个恢复步骤。这部分数据超过了23000对。
（2） 为了培养动态决策能力，我们引入了第二类训练实例。这里，输入包括部分处理的图像（例如，在去噪之后）及其执行历史。这种方法使RestoreAgent能够根据中间结果调整其预测，从而促进更灵活和上下文感知的增强过程。

（3） 第三种情况涉及模型从特定增强步骤中识别出次优结果的情况。在这种情况下，RestoreAgent被训练为输出“回滚”，表示需要恢复到以前的状态并重新校准其策略。此功能对于保持高质量输出和避免错误通过增强管道传播至关重要。我们从错误的路径（具有最差度量结果的决策）中选择构建这部分配对数据，因为最差的路径需要回滚。

（4） 在回滚事件之后，我们的第四个数据类别为模型提供了触发回滚的具体步骤的信息。这一指导对于防止模型重复无效的程序至关重要，从而简化了增强过程并提高了效率。
（5） 我们训练方案中的最后一个场景代表了完全处理的图像，不需要进一步增强。在这些情况下，RestoreAgent经过训练以识别最佳图像质量并输出“停止”，从而有效地终止增强序列。

通过整合这些不同的场景，我们的目标是开发一种高度自适应和高效的图像恢复系统，能够解决各种现实世界的图像退化挑战。为了提高计算效率，除非另有特别说明，否则我们的默认实验基于初始图像的单一规划，而不是使用迭代的逐步重新规划。

原来是将这些东西都作为训练数据数据，才让这个模型有这方面得知识对吧，原来如此？？？？

Discussion

与一体式型号的助手进行比较。采用统一模型（如LLMRA[25]和AutoDIR[24]）的助手试图使用单个模型处理不同的任务、退化模式和强度。如第1.1节所述，这些一体化模型面临着重大挑战，包括任务范围受限和性能受损，这极大地限制了它们在现实应用中的有效性。相反，我们的方法利用各种模型专家来解决特定情况，我们管道的上限由最新的SOTA模型决定，使我们能够最大限度地利用该领域的最新进展，而不受一体化模型的限制。此外，如第4.4节所述，我们的RestoreAgent在整合新任务和模型方面表现出高效率，展现出更大的灵活性。

与使用工具的助手进行比较。使用工具库的图像恢复助手，如Clarity ChatGPT[50]和RL Restore[57]。Clarity ChatGPT仅识别映像的退化，遵循严格的执行策略，缺乏对任务做出动态决策的能力执行顺序，选择最佳模型。如第1.2.1节和第1.2.2节所述，不恰当的任务执行顺序和模型选择可能会导致后续操作的性能降低。另一方面，RL Restore使用强化学习进行序列决策和模型选择。然而，它的任务定义过于简单，仅限于三种降级类型（噪声、模糊和JPEG），降级范围很窄。此外，基于强化学习的训练方法更具挑战性，可能导致精度较低，难以在复杂多变的场景中实现高性能。相反，将全面的任务定义与先进的多模态模型相结合，使我们的方法能够有效地管理各种退化类型和强度。这种适应性增强了其效率，使我们的方法成为图像恢复任务的有前景的解决方案。

表1:RestoreAgent与其他多退化图像恢复决策策略的比较。“平衡”列表示四个归一化指标的总和，这是我们训练模型的得分函数。“排名”列表示给定决策在所有可能决策中的排名，并提供每个测试集的决策总数。最后一组显示了所有数据集的平均结果，提供了整体性能。

Experiment

4.1 实验设置评分功能。 为了构建一个全面的评估体系，我们整合了多种不同的指标。具体来说，我们首先分别对每个单独的指标进行标准化，然后对标准化结果进行求和。从数学上讲，这个过程可以描述如下。让Xi代表第i个度量。我们通过计算每个度量的z得分来对其进行标准化：Zi=neneneba Xi-μiσi，其中μi是第i个度量的平均值，σi是第i个度量的标准差。在对所有指标进行标准化后，我们将标准化得分汇总，形成综合评价得分S:S=Pn i=1 Zi，其中n是指标的总数。这种方法确保每个指标对最终评估的贡献是相等的，无论其原始规模如何。遵循[26,20]，评估指标主要包括PSNR、SSIM、LPIPS[60]和DISTS[16]。这些指标因其以下能力而得到广泛认可全面反映图像恢复的结果。我们还提供了基于单个指标训练的模型的结果。

数据集和模型工具集。为了探索使用多模态模型自动进行图像恢复的可行性，我们选择了六种不同的图像恢复任务：去噪、运动去模糊、去JPEG、去噪、去噪和低光图像增强。数据集中的每张图像最多可以显示四种类型的退化。为了验证当多个模型可用于单个任务时模型的决策能力，我们为去噪任务构建了三个专门的模型，这三个模型具有不同的噪声水平：低、中、高噪声。同样，对于deJPEG任务，我们开发了专门用于处理严重和轻微JPEG压缩伪影的模型。对于其余的任务，每个任务都有一个相应的专用模型。对于测试数据集，我们组装了200张图像，反映了训练数据集中发现的退化类型，以方便评估。培训设置的详细信息见补充资料。

4.2 与其他策略的比较
比较方法。在这项研究中，我们对RestoreAgent与几种替代方法进行了比较分析：
•随机选择任务顺序和模型，假设准确确定任务类型。
•随机任务顺序，但模型由RestoreAgent预测。
•随机模型选择，但任务顺序由RestoreAgent预测。
•对于所有图像，使用人类专家的预定义顺序和模型，假设任务类型确定准确人类专家亲自为每个图像制定解决方案，确定每个任务的任务顺序和模型。
这种方法代表了现实世界应用中最常见的场景，即人类根据具体情况决定如何恢复图像。本研究中的人类专家在低水平视觉方面拥有五年多的研究经验。在制定解决方案之前，专家熟悉了每个任务降级和相应模型的实际性能，以确保他们能够为每个图像提供最佳的人类级解决方案。

结果。 表 1 报告了我们的 RestoreAgent 和其他决策方法在七种不同退化组合数据集上的平均指标结果。我们的 RestoreAgent 经过训练以优化四个归一化指标的总和，即表中的“平衡”列，表明我们的模型寻求实现最佳的整体性能，而不是专注于单个 IQA 指标。如表 1 所示，使用随机顺序和模型选择的排名最低，在所有可能的策略中仅获得 34.7% 的性能评级。通过由人类专家为图像处理设置预定义的序列和模型，传统方法在所有可能的策略中排名前 22.1%。这表明实际应用中经常使用的基于经验的预定义规则比完全随机的策略更有效。人类专家针对每张测试图像进​​行特定决策可以进一步改进预定义规则，排名从 22.1% 提高到 19.5%。这证明了使用相同的预定义规则处理所有图像并不是最佳的，而针对特定图像进行个性化决策可以更好地增强效果。

然后，我们的 RestoreAgent (12.9%) 比基于专家的定制 (19.5%) 的性能更优越，这表明我们方法中的自动化和数据驱动决策明显优于传统的基于经验的人类专家判断。这是因为人类专家无法根据自己的经验对所有模型的优势场景和任务执行顺序做出精确的判断，尤其是在涉及众多任务和模型的情况下。

相比之下，通过对大量实际数据结果进行训练，我们的 RestoreAgent 的目标是明确的，也是最好的。此外，我们的 RestoreAgent 利用强大的视觉编码器来辨别各种图像退化之间的细微差异，并将这些见解与在大量最佳决策数据集上训练的 LLM 相结合。这种集成使我们的 RestoreAgent 能够显著超越了人类的决策能力，为机器学习模型如何在专业领域超越人类专家提供了一个清晰的例子。

分析。 图 5 和图 6 分别说明了 RestoreAgent 的决策过程和模型选择的重要性。图 6 进一步说明了为什么人类决策在图像恢复任务中经常产生次优结果。图 6a 举例说明了退化评估中的细微挑战。尽管背景和退化类型相同，但退化特征的细微变化会导致不同的最佳恢复序列。例如，序列“去噪 → 去雨 → 去 JPEG → 去雾”对上行图像有效，但对下行无效。相反，“去雨 → 去噪 → 去 JPEG → 去雾”序列对下行产生最佳结果，但对上行则不是最佳的。这种二分法强调了人类专家在辨别微小的退化差异时面临的困难，从而影响了有效的决策。

图6b进一步强调了最佳恢复排序的复杂性。在这里，我们演示了在众多排列中只有一个特定序列产生令人满意结果的场景。这一观察结果突显了人类决策者在众多可能性中确定单一有效的恢复途径所面临的巨大挑战。这些发现共同强调了自动化、数据驱动的方法在图像恢复的复杂景观中的优越性。RestoreAgent辨别和适应细微退化变化的能力超过了人类的能力，特别是在最佳恢复顺序不直观且对单个图像特征高度特定的情况下。

这个是为了说明什么么？？

Comparisons with All-in-One Methods

为了证明一体化方法在处理多重退化图像方面的局限性，我们将我们的方法与各种类型的一体化模型进行了比较。为了确保公平比较，只对这些一体化模型训练支持的降解类型和数据集进行了测试。此外，我们重复运行多功能模型的次数与测试图像的退化类型的数量一样多，以充分利用其功能，从而确保公平的比较。结果如图8和表2所示。我们的RestoreAgent在所有测试的降解组合中都取得了显著的领先优势。对于传统图像超分辨率中常见的退化类型，如噪声和JPEG压缩伪影，我们为每种退化类型使用专用恢复模型的方法明显优于Real ESRGAN和sota SR方法StableSR等既定方法。对于更广泛的降解类型，我们的方法保留了相当大的优势。在这些一体化的方法中，InstructIR和AutoDIR通过根据输入提示显式处理每种任务类型来操作，效果更好。然而，这些方法仍然面临两个主要问题：手动预定或随机决定的执行顺序，以及使用单一模型来解决所有类型的降级。如图8所示，**这些限制通常会导致修复不完整。**这些结果强调了一体化模型的局限性，验证了我们最初的假设。
RestoreAgent智能地选择并利用每种退化类型的专用sota模型的优势，与一体式范式相比，在处理多退化图像方面表现出卓越的性能和适应性。

Adapting to Different Optimization Objectives（也就是说可以根据评价指标去定制）

如该方法所述，我们提出的方法可以适应各种优化目标，使决策结果能够根据特定的目标标准进行定制。为了验证这一点，我们在表3中展示了用不同个体指标训练的模型的结果作为优化目标。结果表明，当使用单个度量训练模型时，与平衡模型相比，相应度量的性能可以显著提高。这展示了我们的方法在满足特定优化目标方面的适应性和有效性。

这个是不错的，根据最优化的结果，那他最开始的时候是通过什么？（评价指标训练出来的呢，综合还是单个的呢？？？）

Extending for New Tasks and Models

所提出的RestoreAgent表现出卓越的适应性和可扩展性，允许快速微调以适应新的任务类型并合并其他模型。这一过程成本最低，使其在现实世界的应用中高效实用。为了验证这一能力，我们引入了一个新的任务——去雪，以及相应的模型。基于之前接受过六项任务训练的RestoreAgent，我们通过集成进行了快速微调去雪的任务。在30分钟内，我们的模型在新任务类型上取得了卓越的性能。如表5所示，我们的方法在新任务和模型上迅速超越了人类专家级的熟练程度。这一验证强调了我们方法的实用价值，允许以最小的资源消耗高效地整合额外的任务。

他这个是如何增加的，如何扩展呢？？？ 是不是增加对应的模型，不要增加对应图像对吗？？以及上面所说的最佳顺序吗？？？

Step-wise Re-planning and Rollback

如第3.2节所述，RestoreAgent支持具有历史上下文感知的迭代决策。它在图像恢复过程中动态调整策略，在每一步后重新评估图像状态，并在需要时回滚。如表6所示，我们在一个复杂的数据集上进行了实验，该数据集包含四种不同类型的图像退化：运动模糊、雨、噪声和JPEG压缩。结果表明，虽然单一预测方法表现良好，但迭代逐步重新规划进一步提高了恢复结果，允许精确控制和中途校正。然而，改善幅度不大，表明最初决策的表现已经很好。因此，逐步重新规划更像是一种改进工具，为已经有效的流程提供了增量但有价值的改进。

Alation Study

训练数据量。为了研究训练数据量对我们方法的影响，我们评估了在由7000、14000和23000个数据对组成的数据集上训练的RestoreAgent模型的性能；结果表明，即使使用最小的7k对数据集，我们的RestoreAgent也能在随机和人类专家基准测试中实现卓越的性能。更值得注意的是，训练数据量从7k增加到14k会带来显著的性能提升，排名百分比从16.2%下降到13.6%。通过23k个数据对，性能进一步提高，排名百分比达到12.9%。这表明使用更多的训练数据可以增强我们的RestoreAgent模型。这些发现强调了我们方法的稳健性，表明虽然较大的数据集确实可以提高性能，但即使在相对较小的数据集上，我们的模型也已经提供了显著的优势。

Limitation and Future Work

我们研究的主要局限性是所考察的模型和任务的范围有限。虽然我们的研究为RestoreAgent在几种退化场景中的性能提供了有价值的见解，但它并不包括目前可用的全部恢复模型或图像退化任务。
另一个限制涉及当前图像恢复模型的有限泛化能力。当面对图像退化模式的微小变化时，这些模型的性能通常会显著下降或无法做出充分响应。这种限制极大地缩小了我们对模型工具的选择范围，要求我们选择更稳健、更通用的模型工具。这一挑战凸显了图像恢复领域的一个关键需求：未来的模型必须超越简单的过拟合训练数据。相反，它们应该在处理现实世界的退化情况时表现出更好的泛化能力和更高的效率。

我们未来的工作将侧重于显著扩大纳入我们多模态大型语言模型的图像恢复模型的范围。此扩展旨在增强RestoreAgent在更广泛的恢复任务和降级类型中的功能。通过整合一套更加多样化的最先进的模型，我们寻求创建一个更全面、更通用的修复框架。

Conclusion

我们的研究首先确定了处理多重退化图像的几个关键因素。例如任务执行的顺序、模型选择的重要性以及一体化方法的局限性。基于这些见解，我们引入了RestoreAgent，这是一种能够根据输入图像的退化特征和用户目标做出智能处理决策的代理模型。实验结果表明，我们处理多重退化图像的流水线优于一体化方法。此外，我们的决策结果的表现远远超过了人类专家的表现。

总结和思考

这篇论文的核心是：

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