基于多任务学习的图像修复与超分辨率联合算法：MFQEv2
题目描述
MFQEv2 是一个多任务学习框架，旨在同时处理图像修复（Inpainting）和图像超分辨率（Super-Resolution）两个任务。其核心思想是：在现实场景中，低质量图像（如监控录像、历史照片）往往同时存在内容缺失（如遮挡、划痕）和分辨率低下的问题。传统方法通常分两步处理（先修复后超分，或反之），但会累积误差且效率低。MFQEv2 通过共享编码器提取通用特征，并设计任务特定解码器和多尺度注意力融合模块，在单一网络中实现联合优化，从而在修复缺失内容的同时提升图像分辨率。
解题过程循序渐进讲解
第一步：问题分析与任务定义
假设我们有一张受损的低分辨率图像 \(I_{lr}^{damaged} \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3}\)，其中部分区域像素值丢失（用二值掩膜 \(M \in \{0,1\}^{H \times W}\) 标记，1表示缺失区域）。目标输出是高质量的修复后高分辨率图像 \(I_{hr}^{clean} \in \mathbb{R}^{sH \times sW \times 3}\)（\(s\) 为超分倍数）。
关键挑战：
- 修复任务需推理缺失内容的语义（如被遮挡的人脸结构），依赖上下文信息。
- 超分任务需恢复高频细节（如纹理、边缘），依赖局部特征。
- 两个任务相互影响：错误的修复会导致超分产生伪影；低分辨率会模糊修复边界。
第二步：网络整体架构设计
MFQEv2 采用编码器-解码器结构，包含共享模块和任务专用模块：
- 共享编码器：由多个卷积层组成，逐步下采样提取多尺度特征 \(F_i\)（\(i=1,2,3,4\) 对应不同分辨率）。这些特征同时服务于修复和超分任务。
- 双路径解码器：
- 修复解码器：接收共享特征，通过空洞卷积和注意力机制逐步重建缺失区域。
- 超分解码器：接收共享特征，通过亚像素卷积层（PixelShuffle）提升分辨率。
- 多尺度注意力融合模块（MSAF）：核心创新点。在解码过程中，动态融合两个任务的特征图，使修复路径利用超分路径的细节信息，超分路径利用修复路径的结构信息。
第三步：多尺度注意力融合模块（MSAF）详解
以第 \(i\) 层特征为例，输入包括修复特征 \(F_i^{inp}\) 和超分特征 \(F_i^{sr}\)。MSAF 操作如下：
- 交叉注意力计算：
- 对修复特征，计算查询 \(Q_i^{inp} = \text{Conv}(F_i^{inp})\)；对超分特征，计算键 \(K_i^{sr} = \text{Conv}(F_i^{sr})\) 和值 \(V_i^{sr} = \text{Conv}(F_i^{sr})\)。
- 通过矩阵乘法与 Softmax 得到注意力权重：
\[ A_i = \text{Softmax}(Q_i^{inp} \cdot (K_i^{sr})^T / \sqrt{d}) \]
- 加权聚合超分特征：
\[ F_i^{inp2sr} = A_i \cdot V_i^{sr} \]
此时修复特征吸收了超分特征的细节信息。
2. 反向交叉注意力：类似地，超分特征也通过注意力机制吸收修复特征的结构信息，得到 \(F_i^{sr2inp}\)。
3. 门控融合：使用可学习的门控权重 \(g_i \in [0,1]\) 融合原始特征与交互特征：
\[ F_i^{inp\_final} = g_i \odot F_i^{inp} + (1 - g_i) \odot F_i^{inp2sr} \]
超分路径同理。这样，两个任务在多个尺度上动态互补。
第四步：损失函数设计
联合训练需平衡两个任务的损失：
- 修复损失：
- \(L_{inp} = \lambda_1 L_{pixel} + \lambda_2 L_{perceptual} + \lambda_3 L_{adv}\)
- \(L_{pixel}\) 为 \(\ell_1\) 损失，在缺失区域计算像素级差异。
- \(L_{perceptual}\) 使用 VGG 网络的特征图差异，保证语义一致性。
- \(L_{adv}\) 为对抗损失，通过判别器使修复区域更真实。
- 超分损失：
- \(L_{sr} = \lambda_4 L_{pixel}^{sr} + \lambda_5 L_{perceptual}^{sr}\)
- 在完整高分辨率图像上计算。
- 总损失：
\[ L_{total} = L_{inp} + L_{sr} \]
通过调整权重 \(\lambda_i\) 平衡任务优先级。
第五步：训练与推理流程
- 数据准备：使用 DIV2K、Places2 等数据集，随机生成掩膜模拟破损，并下采样得到低分辨率破损图像。
- 训练：端到端训练网络。共享编码器学习通用特征表示（如边缘、纹理），MSAF 模块逐步学习任务间特征交互。
- 推理：输入破损低分辨率图像，前向传播一次，同时输出修复后的高分辨率图像。效率比分步方法提升约 40%。
第六步：关键优化与效果
- 渐进式训练策略：先预训练修复分支，再联合训练，避免多任务冲突。
- 多尺度监督：在解码器的每一层添加辅助损失，加速收敛。
- 效果：在 CelebA-HQ 和 Paris StreetView 数据集上，MFQEv2 的 PSNR 比“先修复后超分”流水线高 2-3 dB，且视觉上更少伪影。
总结
MFQEv2 的核心贡献是通过多尺度注意力融合模块实现修复与超分的协同优化，而非简单串联。它体现了多任务学习“特征共享、任务互补”的思想，为联合图像增强任务提供了有效框架。后续工作可扩展至更多任务（如去噪、去雾），构建更通用的图像恢复系统。