【NeurIPS 2023】PromptIR: Prompting for All-in-One Blind Image Restoration

本文介绍: 图像恢复是从其受损版本中恢复高质量清晰图像的过程。deep–learning 方法显著提升了图像恢复性能，然而，它们在不同类型和级别的退化上的泛化能力有限。这限制了它们在实际应用中的使用，因为需要针对每种具体的退化进行单独训练模型，并了解输入图像的退化类型才能应用相应的模型。本文介绍了一种基于提示的学习方法，称为Pro mp tIR，用于全能图像恢复，可以有效地从各种类型和级别的退化中恢复图像。具体而言，本文方法使用提示来编码退化特定信息，并动态引导恢复网络。

Pro mp tIR: Pro mp ting fo r All-in-One Bli nd Im a g e Res t o ration， NeurIPS 2023

论文：https://arxiv.org/abs/2306.13090

代码：https://github.com/va1shn9v/promptir

解读：即插即用系列 | PromptIR：MBZUAI提出一种基于Prompt的全能图像恢复网络 – 知乎 (zhihu.com)

摘要

图像恢复是从其受损版本中恢复高质量清晰图像的过程。deep–learning方法显著提升了图像恢复性能，然而，它们在不同类型和级别的退化上的泛化能力有限。这限制了它们在实际应用中的使用，因为需要针对每种具体的退化进行单独训练模型，并了解输入图像的退化类型才能应用相应的模型。本文介绍了一种基于提示的学习方法，称为Pro mp tIR，用于全能图像恢复，可以有效地从各种类型和级别的退化中恢复图像。具体而言，本文方法使用提示来编码退化特定信息，并动态引导恢复网络。 Pro mp tIR提供了一个通用且高效的插件模块，只需少量轻量级提示即可用于恢复各种类型和级别的受损图像，无需事先了解图像中存在的损坏信息。

动机

图像恢复过程中，会由于各种客观因素或限制（相机设备、环境条件）出现各种退化现象。deep–learning方法虽然有用，但在特定的退化类型和程度之外缺乏泛化性。因此，迫切需要开发一种能够有效恢复各种类型和程度的退化图像的一体化方法。

Ai rNet，采用对比学习解决一体化恢复任务，但需要训练额外的编码器，会增加训练负担。

为此，本文提出了一种基于提示学习的方法来执行一体化图像恢复。该方法利用提示（一组可调参数），用于编码关于各种图像退化类型的重要区分信息。通过将提示与主恢复网络的特征表示相互作用，动态地增强表示，以获得具有退化特定知识的适应性，这种适应性使网络能够通过动态调整其行为有效地恢复图像。

该图显示了在Pro m ptIR和AirNet中使用的退化嵌入的tSNE图。不同的颜色表示不同的退化类型。每个任务的嵌入更好地聚集在一起，显示了提示标记学习具有区分性的退化上下文的有效性，从而有助于恢复过程。

所提的Pr o m pt 方法

本文Pr o m ptIR，提出了一个即插即用的提示模块，它隐式地预测与退化条件相关的提示，以引导具有未知退化的输入图像的恢复过程。来自提示的指导被注入到网络的多个解码阶段，其中包含少量可学习参数。

贡献

提出了一种基于提示的一体化恢复框架Pr omptIR，它仅依赖于输入图像来恢复清晰图像，而不需要任何关于图像中存在的退化的先验知识。
本文 prompt block 是一个可轻松集成到任何现有恢复网络中的插件模块。它由提示生成模块（PGM）和提示交互模块（PIM）组成。提示块的目标是生成与输入条件相关的提示（通过PGM），这些提示具有有用的上下文信息，以指导恢复网络（通过PIM）有效地消除输入图像中的破坏。
本文实验证明了Pr omptIR的动态适应行为，在包括图像降噪、去雨和去雾在内的各种图像恢复任务上实现了最先进的性能。

方法 PromptIR

“一体式”图像恢复的目标是，学习单个模型M，以从退化的图像中恢复干净图像，该图像已使用退化方式D退化，而没有关于D的先验信息。虽然该模型对退化方式“不可见”，可以通过提供关于退化类型的隐含上下文信息来增强其在恢复干净图像方面的性能。基于提示学习的图像恢复框架PromptIR，用于在恢复干净图像的同时用退化类型的相关知识补充模型。关键元素是 提示块prompt block。

PromptIR使用提示块来生成可学习的提示参数，并在恢复过程中利用这些提示来指导模型。框架通过逐级编码器–解码器将特征逐步转换为深层特征，并在解码器中引入提示块来辅助恢复过程。提示块在解码器的每个级别中连接，隐式地为输入特征提供关于退化类型的信息，以实现引导恢复。总体来说，PromptIR框架通过逐级编码和解码以及引入提示块的方式实现图像恢复任务。

Prompt Block

提示块 prompt block，由两个模块组成：提示生成模块（PGM）和提示交互模块（PIM）。

提示生成模块使用输入特征Fl和提示组件生成与输入条件相关的提示P。
提示交互模块通过Trans former块使用生成的提示动态调整输入特征。提示与解码器特征在多个级别交互，以丰富特定于退化的上下文信息。

给N个prompt–components $P_c in R^{N*hat{H}*hat{W}*hat{C}}$ 和 input fe ature $F_1in R^{hat{H}*hat{W}*hat{C}}$ , prompt block 可表示为：

其中，PGM表示提示生成模块，PIM表示提示交互模块。

Prompt Generation Mod ule (PGM)

提示组件 $P_c$ 是一组可学习的参数，与输入特征交互，嵌入了退化信息。一种直接的特征-提示交互方法是直接使用学习到的提示来校准特征，可能会产生次优结果，因为它对输入内容是无知的。本文提出了提示生成模块（PGM），它从输入特征中动态预测基于注意力的权重，并将这些权重应用于提示组件，生成与输入条件相关的提示P。此外，PGM创建了一个共享空间，促进了提示组件之间的相关知识共享。PGM公式表达为：

Prompt Interaction Mod ule (PIM)

PIM的主要目标是实现输入特征 $F_1$ 和提示P之间的交互，以实现有指导的恢复过程。

在PIM中，沿着通道维度将生成的提示与输入特征进行拼接。接下来将拼接后的表示通过一个Transformer块进行处理，该块利用提示中编码的退化信息来转换输入特征。

本文的主要贡献是提示块，它是一个插件模块，与具体的架构无关。PromptIR框架中，使用了现有的Transformer块。Transformer块由两个顺序连接的子模块组成：多转置卷积头转置注意力（MDTA）和门控转置卷积前馈网络（GDFN）。MDTA在通道而不是空间维度上应用自注意操作，并具有线性复杂度。GDFN的目标是以可控的方式转换特征，即抑制信息较少的特征，只允许有用的特征在网络中传播。PIM的整体过程为：

实验

主要实验与可视化 样例

全能恢复设置下的比较：

去雾、去雨、去噪实验比较：

去雾、去雨、去噪可视化比较：

消融实验

关键代码

PGM

# https://github.com/va1shn9v/PromptIR/blob/main/net/model.py

##---------- Prompt Gen Module -----------------------
class PromptGenBlock(nn.Module):
    def __init__(self,prompt_dim=128,prompt_len=5,prompt_size = 96,lin_dim = 192):
        super(PromptGenBlock,self).__init__()
        self.prompt_param = nn.Parameter(torch.rand(1,prompt_len,prompt_dim,prompt_size,prompt_size))
        self.linear_layer = nn.Linear(lin_dim,prompt_len)
        self.conv3x3 = nn.Conv2d(prompt_dim,prompt_dim,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=False)
        

    def forward(self,x):
        B,C,H,W = x.shape
        emb = x.mean(dim=(-2,-1))
        prompt_weights = F.softmax(self.linear_layer(emb),dim=1)
        prompt = prompt_weights.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.prompt_param.unsqueeze(0).repeat(B,1,1,1,1,1).squeeze(1)
        prompt = torch.sum(prompt,dim=1)
        prompt = F.interpolate(prompt,(H,W),mode="bilinear")
        prompt = self.conv3x3(prompt)

        return prompt

PromptIR

# https://github.com/va1shn9v/PromptIR/blob/main/net/model.py

class PromptIR(nn.Module):
    def __init__(self, 
        inp_channels=3, 
        out_channels=3, 
        dim = 48,
        num_blocks = [4,6,6,8], 
        num_refinement_blocks = 4,
        heads = [1,2,4,8],
        ffn_expansion_factor = 2.66,
        bias = False,
        LayerNorm_type = 'WithBias',   ## Other option 'BiasFree'
        decoder = False,
    ):

        super(PromptIR, self).__init__()

        self.patch_embed = OverlapPatchEmbed(inp_channels, dim)
        
        
        self.decoder = decoder
        
        if self.decoder:
            self.prompt1 = PromptGenBlock(prompt_dim=64,prompt_len=5,prompt_size = 64,lin_dim = 96)
            self.prompt2 = PromptGenBlock(prompt_dim=128,prompt_len=5,prompt_size = 32,lin_dim = 192)
            self.prompt3 = PromptGenBlock(prompt_dim=320,prompt_len=5,prompt_size = 16,lin_dim = 384)
        
        
        self.chnl_reduce1 = nn.Conv2d(64,64,kernel_size=1,bias=bias)
        self.chnl_reduce2 = nn.Conv2d(128,128,kernel_size=1,bias=bias)
        self.chnl_reduce3 = nn.Conv2d(320,256,kernel_size=1,bias=bias)



        self.reduce_noise_channel_1 = nn.Conv2d(dim + 64,dim,kernel_size=1,bias=bias)
        self.encoder_level1 = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=dim, num_heads=heads[0], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_blocks[0])])
        
        self.down1_2 = Downsample(dim) ## From Level 1 to Level 2

        self.reduce_noise_channel_2 = nn.Conv2d(int(dim*2**1) + 128,int(dim*2**1),kernel_size=1,bias=bias)
        self.encoder_level2 = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=int(dim*2**1), num_heads=heads[1], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_blocks[1])])
        
        self.down2_3 = Downsample(int(dim*2**1)) ## From Level 2 to Level 3

        self.reduce_noise_channel_3 = nn.Conv2d(int(dim*2**2) + 256,int(dim*2**2),kernel_size=1,bias=bias)
        self.encoder_level3 = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=int(dim*2**2), num_heads=heads[2], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_blocks[2])])

        self.down3_4 = Downsample(int(dim*2**2)) ## From Level 3 to Level 4
        self.latent = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=int(dim*2**3), num_heads=heads[3], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_blocks[3])])
        
        self.up4_3 = Upsample(int(dim*2**2)) ## From Level 4 to Level 3
        self.reduce_chan_level3 = nn.Conv2d(int(dim*2**1)+192, int(dim*2**2), kernel_size=1, bias=bias)
        self.noise_level3 = TransformerBlock(dim=int(dim*2**2) + 512, num_heads=heads[2], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type)
        self.reduce_noise_level3 = nn.Conv2d(int(dim*2**2)+512,int(dim*2**2),kernel_size=1,bias=bias)


        self.decoder_level3 = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=int(dim*2**2), num_heads=heads[2], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_blocks[2])])


        self.up3_2 = Upsample(int(dim*2**2)) ## From Level 3 to Level 2
        self.reduce_chan_level2 = nn.Conv2d(int(dim*2**2), int(dim*2**1), kernel_size=1, bias=bias)
        self.noise_level2 = TransformerBlock(dim=int(dim*2**1) + 224, num_heads=heads[2], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type)
        self.reduce_noise_level2 = nn.Conv2d(int(dim*2**1)+224,int(dim*2**2),kernel_size=1,bias=bias)


        self.decoder_level2 = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=int(dim*2**1), num_heads=heads[1], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_blocks[1])])
        
        self.up2_1 = Upsample(int(dim*2**1))  ## From Level 2 to Level 1  (NO 1x1 conv to reduce channels)

        self.noise_level1 = TransformerBlock(dim=int(dim*2**1)+64, num_heads=heads[2], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type)
        self.reduce_noise_level1 = nn.Conv2d(int(dim*2**1)+64,int(dim*2**1),kernel_size=1,bias=bias)


        self.decoder_level1 = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=int(dim*2**1), num_heads=heads[0], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_blocks[0])])
        
        self.refinement = nn.Sequential(*[TransformerBlock(dim=int(dim*2**1), num_heads=heads[0], ffn_expansion_factor=ffn_expansion_factor, bias=bias, LayerNorm_type=LayerNorm_type) for i in range(num_refinement_blocks)])
                    
        self.output = nn.Conv2d(int(dim*2**1), out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=bias)

    def forward(self, inp_img,noise_emb = None):

        inp_enc_level1 = self.patch_embed(inp_img)

        out_enc_level1 = self.encoder_level1(inp_enc_level1)
        
        inp_enc_level2 = self.down1_2(out_enc_level1)

        out_enc_level2 = self.encoder_level2(inp_enc_level2)

        inp_enc_level3 = self.down2_3(out_enc_level2)

        out_enc_level3 = self.encoder_level3(inp_enc_level3) 

        inp_enc_level4 = self.down3_4(out_enc_level3)        
        latent = self.latent(inp_enc_level4)
        if self.decoder:
            dec3_param = self.prompt3(latent)

            latent = torch.cat([latent, dec3_param], 1)
            latent = self.noise_level3(latent)
            latent = self.reduce_noise_level3(latent)
                        
        inp_dec_level3 = self.up4_3(latent)

        inp_dec_level3 = torch.cat([inp_dec_level3, out_enc_level3], 1)
        inp_dec_level3 = self.reduce_chan_level3(inp_dec_level3)

        out_dec_level3 = self.decoder_level3(inp_dec_level3) 
        if self.decoder:
            dec2_param = self.prompt2(out_dec_level3)
            out_dec_level3 = torch.cat([out_dec_level3, dec2_param], 1)
            out_dec_level3 = self.noise_level2(out_dec_level3)
            out_dec_level3 = self.reduce_noise_level2(out_dec_level3)

        inp_dec_level2 = self.up3_2(out_dec_level3)
        inp_dec_level2 = torch.cat([inp_dec_level2, out_enc_level2], 1)
        inp_dec_level2 = self.reduce_chan_level2(inp_dec_level2)

        out_dec_level2 = self.decoder_level2(inp_dec_level2)
        if self.decoder:
           
            dec1_param = self.prompt1(out_dec_level2)
            out_dec_level2 = torch.cat([out_dec_level2, dec1_param], 1)
            out_dec_level2 = self.noise_level1(out_dec_level2)
            out_dec_level2 = self.reduce_noise_level1(out_dec_level2)
        
        inp_dec_level1 = self.up2_1(out_dec_level2)
        inp_dec_level1 = torch.cat([inp_dec_level1, out_enc_level1], 1)
        
        out_dec_level1 = self.decoder_level1(inp_dec_level1)

        out_dec_level1 = self.refinement(out_dec_level1)


        out_dec_level1 = self.output(out_dec_level1) + inp_img


        return out_dec_level1