SLER-IR: Sferische Laaggewijze Expertroutering voor Alles-in-Één Beeldrestauratie
SLER-IR: Spherical Layer-wise Expert Routing for All-in-One Image Restoration
March 6, 2026
Auteurs: Peng Shurui, Xin Lin, Shi Luo, Jincen Ou, Dizhe Zhang, Lu Qi, Truong Nguyen, Chao Ren
cs.AI
Samenvatting
Beeldrestauratie onder uiteenlopende degradaties blijft een uitdaging voor uniforme alles-in-één-frameworks vanwege feature-interferentie en onvoldoende expertspecialisatie. Wij stellen SLER-IR voor, een sferisch gelaagd expertrouteringsframework dat gespecialiseerde experts dynamisch activeert over netwerklagen heen. Om betrouwbare routering te garanderen, introduceren we een Sferische Uniforme Degradatie-Embedding met contrastief leren, die degradatierepresentaties afbeeldt op een hypersfeer om geometrische bias in lineaire embeddingruimtes te elimineren. Daarnaast integreert een Global-Local Granulariteitsfusie (GLGF)-module globale semantiek en lokale degradatiesignalen om ruimtelijk niet-uniforme degradaties en de granulariteitskloof tussen training en testen aan te pakken. Experimenten op benchmarks met drie en vijf taken tonen aan dat SLER-IR consistente verbeteringen bereikt ten opzichte van state-of-the-art-methoden in zowel PSNR als SSIM. Code en modellen zullen openbaar worden vrijgegeven.
English
Image restoration under diverse degradations remains challenging for unified all-in-one frameworks due to feature interference and insufficient expert specialization. We propose SLER-IR, a spherical layer-wise expert routing framework that dynamically activates specialized experts across network layers. To ensure reliable routing, we introduce a Spherical Uniform Degradation Embedding with contrastive learning, which maps degradation representations onto a hypersphere to eliminate geometry bias in linear embedding spaces. In addition, a Global-Local Granularity Fusion (GLGF) module integrates global semantics and local degradation cues to address spatially non-uniform degradations and the train-test granularity gap. Experiments on three-task and five-task benchmarks demonstrate that SLER-IR achieves consistent improvements over state-of-the-art methods in both PSNR and SSIM. Code and models will be publicly released.