文章 Hybrid Agents for Image RestorationCode: 暂无单位中国科学技术大学一、问题背景图像恢复Image Restoration, IR一直是低级计算机视觉中的热门研究话题旨在将低质量的输入图像恢复为高质量的输出。然而现有的图像恢复方法通常依赖于任务特定的恢复模式或者是通用的恢复模型导致对于复杂的实际应用场景尤其是涉及多种图像退化情况时难以高效地处理。传统的图像恢复流程通常要求用户选择适当的恢复模式缺乏智能化的协作机制这使得非专业用户很难实现高效的图像恢复。二、方法创新为了解决这一问题本文提出了一种新型的互动图像恢复框架——HybridAgent。该框架结合了多种恢复模式通过三种主要的恢复代理FastAgent、SlowAgent和FeedbackAgent实现了灵活高效的用户交互。FastAgent基于轻量级大语言模型LLM处理简单明了的用户需求直接执行任务从而避免了使用更重的模型造成的计算开销。SlowAgent基于多模态大语言模型MLLM能够识别复杂退化情况并自动选择合适的恢复工具。FeedbackAgent负责评估恢复图像的质量确保恢复过程的准确性并为SlowAgent提供反馈决定是否需要继续恢复。此外HybridAgent还引入了一种新的混合退化移除工具能够有效防止逐步处理过程中错误传播问题。三、实验结果通过广泛的实验HybridAgent在处理复杂退化问题上展示了优越的性能。实验结果表明FastAgent显著提升了恢复效率对于直接请求的图像恢复任务减少了约88%的推理时间。在混合退化的处理上HybridAgent通过混合退化移除工具的应用比传统的逐步单一退化移除方法显著提高了恢复质量尤其是在低光照和雾霾图像的恢复任务中。四、优势与局限优势通过混合恢复模式HybridAgent能够灵活应对多种退化类型尤其适合复杂和多样化的图像恢复任务。高效的恢复代理设计FastAgent和SlowAgent能根据任务的复杂性自动切换优化了恢复速度与准确度的平衡。混合退化移除工具能够有效减少错误传播提高了恢复效果。局限混合退化移除工具在处理更为复杂的现实场景时仍然存在一定的表现限制尤其是在应对更复杂的退化组合时。尽管系统灵活高效但对于某些新型退化类型仍需进一步优化和训练更多的恢复工具。五、一句话总结HybridAgent通过结合快慢恢复代理与混合退化移除工具为图像恢复任务提供了高效且智能的解决方案尤其在处理复杂退化时表现出色。This outline gives a structured and concise view of the paper, suitable for public dissemination on platforms like WeChat.