【读点论文】All-In-One Image Restoration for Unknown Corruption用对比学习统一方法实现多种噪声图片的有效处理单幅图像复原旨在从给定的劣化对应关系（例如嘈杂、下雨或朦胧的图像）中生成视觉上令人愉悦的高质量图像。在过去的几年中，图像复原已广泛应用于从自动驾驶到医学成像和监控等许多现实世界应用中。尽管在去噪、去模糊、去雨和去雾等特定领域已经取得了有希望的成果，但图像恢复在实践中遇到了以下障碍。一方面，有必要了解正确的损坏（即退化）以选择有竞争力的模型，因为几乎所有现有方法都只能处理特定的退化。一旦退化类型甚至损坏率发生变化，由于实际情况与模型构建或训练所采用的先验不一致，模型将获得不理想的性能。