DiffBIR
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有关restoration module的问题
很棒的工作! 我有一个问题想请教一下。文章里提到:“During inference, we replace our trained restoration mod- ule with off-the-shelf task-specific restoration models: BSR- Net [73]2 for BSR, SwinIR [29]3 used in DifFace [67] for BFR, and SCUNet-PSNR [74]4 for BID”.
我的问题是:那为什么在training的时候要重新训一个restoration module,而不直接用这些off-the-shelf的模型呢?这样的话不是更简单吗?
因为在训练的时候为了产生更大范围的condition,我们把退化的范围设置的比较大,而目前没有off-the-shelf模型是专门针对这种大范围的退化训练的,所以我们自己训了一个。大范围的condition指的是resotration module的输出覆盖了从非常平滑到非常sharp,这样训出来的IRControlNet能够接受的condition就更多了。