中国科学院与Adobe和苹果公司的研究人员合作发布了一篇关于图像修复模型的综述。该综述详细介绍了图像修复的前沿方法和新的评估基准。作者将图像修复论文分为三个主要类别，并讨论了输入条件和修复类型。此外，作者还提出了一个包含50张高质量图像的评估基准，用于评估模型在七种常见修复任务上的性能。文章还讨论了模型推理过程的削减、模型效率的提高以及修复复杂目标结构、光照和阴影的挑战。最后，作者提出了对图像修复模型泛化性和可靠评估目标的改进思路。

本研究提出了一种基于文本提示的图像修复模型，通过BERT理解用户指令并生成文本提示，使用深度多头转置注意力和门控卷积模块来弥合文本提示和视觉特征之间的差距。实验证明该模型在公共数据集上获得了显著优越的性能，能够准确识别和去除图像的退化。