DA-CLIP论文阅读笔记
- 这是ICLR2024的一篇用VLM做multi-task image restoration的论文
- 首页图看起来就很猛啊，一个unified模型搞定10个任务：
- 文章的贡献点主要是两个，一个是提出一个利用Image Controller，CLIP，cross-attention 和 diffusion restoration network 来实现 unified image restoration 的框架，一个是提出了一个数据集，有10种 degradation types 同时配有 hig-quality 的 synthetic captions。
- 文章提出的框架如下图所示，要train的是两个东西，一个是image controller，一个是restoration network：
- Image controller的作用是从corrupted image feature 变成 high quality image feature，同时输出degradation type。train好的controller可以用来提取degradation prompt，同时把image encoder的特征变成HQ的特征，prompt用来指导restoration 的diffusion，HQ特征用来和diffusion的特征算cross attention，从而实现一个unified 模型解决multi-task restoration。
- Image Controller是从CLIP copy过来的一个image encoder，和CLIP 的image encoder之间用全连接相连，全连接初始化为0（Adding conditional control to text-to-image diffusion models），对CLIP image encoder的影响是通过残差的方式，直接加到每一层上面去：
- train这个模型用的是对比损失，需要的数据集是LQ图片，对应每张LQ图片需要有两个text，一个是对LQ图片内容的clean描述，即描述中不包含degradation，一个是degradation的描述，损失如下。其实就是对controller的两个输出分别算损失，degradation prompt的输出要和degradation的描述提取的text feature计算对比损失，controller控制到的image encoder的输出要和clean的描述提取的text feature计算对比损失：
- train完这个模块，只需要把从LQ上提取到的图像特征和text特征注入到diffusion的网络中作为输入之一，在包括多种degradation的成对数据集上train这个diffusion网络即可，注入的方法和使用的网络都是现有的工作（包括用作diffusion模型的IR-SDE(Image restoration with mean-reverting stochastic differential equations)，用了这个工作的cross attention（High-resolution image synthesis with latent diffusion models）），文章就没有仔细介绍。text特征在注入前用了prompt learning（Learning to prompt for visionlanguage models）的方式，加了个模块才注入：
实验结果
- 首先确实是有效的，从两点可以证明，一点是相比没有加DA-CLIP的baseline模型，性能是提高了的。第二点是相比直接用原来的CLIP提取的特征进行cross attention，用DA-CLIP提取的特征进行cross attention效果更好（没有加degradation prompt）。文章其实做了非常非常多的实验，感兴趣可以自己去论文中看，直观感受是虽然通用性是提高了，但是每个任务上的性能其实并不是很高，从Figure8就可以看出来无论是inpainting还是denoising，效果都并不是很好。
- 此外，我比较好奇的是，这样一种unified image restoration的思路，能不能在训练完后，对混合视觉增强，即一张图上同时有多种degradation，来实现restoration呢。从附录本文给的LIMITATION可以看到，作者认为是不能的，证据是一张有阴影的雨图，模型只进行了去雨，没有把阴影去掉。说明prompt并没有混合degradation，而是体现了效应最明显的degradation。
