Grounding Degradations in Natural Language for All-In-One Video Restoration
作者: Muhammad Kamran Janjua, Amirhosein Ghasemabadi, Kunlin Zhang, Mohammad Salameh, Chao Gao, Di Niu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, eess.IV
发布日期: 2025-07-20
备注: 17 pages
💡 一句话要点
提出一种基于自然语言语义引导的端到端视频修复框架，无需预知退化类型。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频修复 自然语言引导 多重退化 时变退化 基础模型 语义理解 端到端学习
📋 核心要点
- 现有视频修复方法通常需要预先知道视频的退化类型，限制了其在实际应用中的灵活性和泛化能力。
- 该论文提出利用自然语言来描述视频帧的退化信息，并使用预训练的基础模型来学习这种语义关联，实现无需退化先验知识的修复。
- 实验结果表明，该方法在多个基准测试中取得了state-of-the-art的性能，尤其是在多重退化和时变退化场景下。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种端到端视频修复框架，该框架通过基础模型将视频帧的、感知退化的语义上下文信息以自然语言的形式进行表达，从而提供可解释且灵活的指导。与现有技术不同，该方法在训练或测试时无需任何退化先验知识，而是学习一种对已表达知识的近似，以便在推理过程中安全地解耦基础模型，从而不增加额外的成本。此外，我们呼吁对端到端视频修复中的基准进行标准化，并提出了多重退化设置下的两个基准：三任务（3D）和四任务（4D），以及两个时变复合退化基准。其中一个时变复合退化基准是我们提出的数据集，该数据集具有变化的降雪强度，模拟了天气退化如何自然地影响视频。我们将我们的方法与先前的工作进行了比较，并在所有基准上报告了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频修复方法通常依赖于对视频退化类型的预先了解，这限制了它们在实际场景中的应用。真实世界的视频通常包含多种复杂的、时变的退化，而现有方法难以有效处理这些情况。因此，如何设计一种无需预知退化类型的通用视频修复框架是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用自然语言来描述视频帧的退化信息，并借助预训练的基础模型（如大型语言模型）来学习这种语义关联。通过将视觉信息与自然语言描述相结合，该方法能够理解和处理各种未知的退化类型，从而实现更灵活和通用的视频修复。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 视频帧编码器：用于提取视频帧的视觉特征。2) 自然语言描述器：利用基础模型（如CLIP）将视频帧的视觉特征转换为自然语言描述，该描述包含了视频帧的退化信息。3) 修复网络：基于视频帧的视觉特征和自然语言描述，生成修复后的视频帧。在训练阶段，基础模型参与训练，但在推理阶段，基础模型被解耦，以降低计算成本。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用自然语言作为视频退化信息的中间表示。这种方法使得模型能够学习到各种退化类型与修复策略之间的关联，而无需显式地对退化类型进行建模。此外，该方法通过在训练阶段学习对基础模型的近似，实现了在推理阶段解耦基础模型，从而降低了计算复杂度。
关键设计：论文中使用了CLIP模型作为自然语言描述器，将视觉特征映射到文本空间。修复网络采用了U-Net结构，并引入了注意力机制，以更好地融合视觉特征和自然语言描述。损失函数包括重建损失和感知损失，以保证修复后视频的视觉质量。此外，论文还设计了新的多重退化和时变退化基准测试，以更全面地评估视频修复方法的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在多重退化和时变退化视频修复任务上取得了显著的性能提升，在提出的3D和4D基准测试中均达到了state-of-the-art水平。尤其是在模拟真实降雪场景的基准测试中，该方法能够有效地去除雪花和雪雾，恢复视频的清晰度，展现了其在复杂退化场景下的优越性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于视频监控、电影修复、老旧视频修复等领域。通过该方法，可以有效地去除视频中的各种噪声、模糊、雨雪等退化，提高视频的清晰度和视觉质量，从而提升用户体验和应用价值。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更高效的视频修复。
📄 摘要（原文）
In this work, we propose an all-in-one video restoration framework that grounds degradation-aware semantic context of video frames in natural language via foundation models, offering interpretable and flexible guidance. Unlike prior art, our method assumes no degradation knowledge in train or test time and learns an approximation to the grounded knowledge such that the foundation model can be safely disentangled during inference adding no extra cost. Further, we call for standardization of benchmarks in all-in-one video restoration, and propose two benchmarks in multi-degradation setting, three-task (3D) and four-task (4D), and two time-varying composite degradation benchmarks; one of the latter being our proposed dataset with varying snow intensity, simulating how weather degradations affect videos naturally. We compare our method with prior works and report state-of-the-art performance on all benchmarks.