Instruct-IPT：多任务图像恢复（去雨/去雾/去模糊）

文章目录Instruct-IPT：多任务图像恢复（去雨/去雾/去模糊）一、任务二、环境三、模型3.1 权重调制层3.2 完整 IPT Backbone四、训练五、推理六、结果All-in-One vs Single-Task七、消融八、调试九、总结代码链接与详细流程购买即可解锁1000+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新Instruct-IPT：多任务图像恢复（去雨/去雾/去模糊）一、任务输入: 退化图像 I_d × N_d (雨/雾/模糊/噪) ↓ Prompt 文本: "去除雾气恢复细节" ↓ Instruct-IPT ├── Image Encoder: Swin-B (H/4, H/8, H/16) ├── Text Encoder: CLIP (77 tokens, 512-d) ├── Cross-Attention Fusion: │ └── Q=image, K=V=text → 任务条件特征 ├── Transformer IPT Backbone × 12: │ ├── Weight Modulation: 任务特定偏差 ΔW │ ├── 低秩分解: ΔW = A × B (r=16) │ └── 共享权重 W₀ + ΔW → 任务适配 └── Decoder: Conv 3×3 → 3 通道 RGB ↓ 输出: 恢复图像 I_c (H×W×3, 0~1)退化类型输入输出评估指标