**ImIR：用图像指令微调实现全能图像修复**

_ImIR: Image-Instruction Tuning for All-in-One Image Restoration_

> 研究提出 ImIR，将图像修复中常用的文本提示替换为从退化图像自身导出的指令。图像通过两条路径进入编辑模型：结构由 VAE 提供，语义指令由轻量 token 映射器生成，将退化图像的视觉-语言嵌入向干净图像的嵌入偏移。由于指令是连续向量，缩放后可为低光增强等目标不唯一的任务生成多种有效修复结果。团队用单个适配器在单张 GPU 上约三小时将 Qwen-Image-Edit 适配到六项任务；在匹配对比下，图像指令优于文本条件，并支持无需退化标签的任务无关修复。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-23 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.25267)