Enlighten-Your-Voice: When Multimodal Meets Zero-shot Low-light Image Enhancement
作者: Xiaofeng Zhang, Zishan Xu, Hao Tang, Chaochen Gu, Wei Chen, Shanying Zhu, Xinping Guan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-02-02)
备注: It needs revised
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Enlighten-Your-Voice多模态零样本低光图像增强框架，提升用户交互体验。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 低光图像增强 多模态融合 零样本学习 用户交互 注意力机制
📋 核心要点
- 现有无监督低光图像增强方法忽略了低光场景中可见信息的退化，影响互补信息的融合。
- 提出Enlighten-Your-Voice框架，通过语音和文本命令丰富用户交互，实现更细致的图像增强。
- 模型在无监督零样本场景中表现出良好的泛化能力，并开源代码。
📝 摘要（中文）
低光图像增强是一项关键的视觉任务，许多无监督方法往往忽略了低光场景中可见信息的退化，这不利于互补信息的融合，阻碍了生成令人满意的结果。为了解决这个问题，我们的研究引入了“Enlighten-Your-Voice”，这是一个多模态增强框架，通过语音和文本命令创新性地丰富了用户交互。这种方法不仅代表着技术上的飞跃，也代表着用户参与方式的范式转变。我们的模型配备了一个双重协同注意力模块（DCAM），该模块精心处理不同的内容和颜色差异，从而促进细致的增强。作为补充，我们引入了一个语义特征融合（SFM）即插即用模块，该模块将语义上下文与低光增强操作协同作用，从而提高了算法的效率。至关重要的是，“Enlighten-Your-Voice”在无监督零样本场景中表现出卓越的泛化能力。源代码可从https://github.com/zhangbaijin/Enlighten-Your-Voice获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决低光图像增强问题，现有无监督方法的痛点在于忽略了低光场景中可见信息的退化，导致增强效果不佳，无法充分利用互补信息。
核心思路：论文的核心思路是通过引入多模态交互（语音和文本命令）来引导图像增强过程，并设计专门的模块来处理内容和颜色差异，以及融合语义信息，从而提升增强效果和泛化能力。
技术框架：Enlighten-Your-Voice框架包含以下主要模块：1) 多模态输入模块，接收语音和文本命令；2) 双重协同注意力模块（DCAM），用于处理内容和颜色差异；3) 语义特征融合模块（SFM），用于融合语义上下文信息；4) 图像增强模块，生成最终的增强图像。整体流程是：用户通过语音或文本输入指令，模型根据指令和输入图像，利用DCAM和SFM进行特征提取和融合，最后生成增强图像。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 引入多模态交互，允许用户通过语音和文本命令来控制图像增强过程，提升用户体验；2) 设计了双重协同注意力模块（DCAM），能够同时关注内容和颜色差异，实现更精细的增强；3) 提出了语义特征融合模块（SFM），将语义信息融入到低光增强过程中，提升了算法的鲁棒性和泛化能力。
关键设计：DCAM的具体结构和注意力机制的实现细节未知。SFM模块的具体实现方式，例如如何提取和融合语义特征，也未知。损失函数和网络结构等其他技术细节在摘要中没有提及，因此未知。
📊 实验亮点
论文提出的Enlighten-Your-Voice框架在无监督零样本低光图像增强任务中表现出卓越的泛化能力。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在处理不同场景和光照条件下的鲁棒性，以及通过多模态交互提升用户体验的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于安防监控、自动驾驶、医学影像等领域，提升低光环境下的图像质量和可识别性。通过多模态交互，可以实现更智能、更个性化的图像增强，具有广阔的应用前景。未来可进一步探索更多模态信息的融合，提升增强效果和用户体验。
📄 摘要（原文）
Low-light image enhancement is a crucial visual task, and many unsupervised methods tend to overlook the degradation of visible information in low-light scenes, which adversely affects the fusion of complementary information and hinders the generation of satisfactory results. To address this, our study introduces "Enlighten-Your-Voice", a multimodal enhancement framework that innovatively enriches user interaction through voice and textual commands. This approach does not merely signify a technical leap but also represents a paradigm shift in user engagement. Our model is equipped with a Dual Collaborative Attention Module (DCAM) that meticulously caters to distinct content and color discrepancies, thereby facilitating nuanced enhancements. Complementarily, we introduce a Semantic Feature Fusion (SFM) plug-and-play module that synergizes semantic context with low-light enhancement operations, sharpening the algorithm's efficacy. Crucially, "Enlighten-Your-Voice" showcases remarkable generalization in unsupervised zero-shot scenarios. The source code can be accessed from https://github.com/zhangbaijin/Enlighten-Your-Voice