多任務影像修復挑戰
圖像修復在惡劣天氣下，如雨、霧、雪等場景，長期以來都是電腦視覺的難題。傳統方法往往為每種退化類型設計專屬網路模組，導致參數冗餘、維護複雜。根據 arXiv:2508.07878v1（TAP）中指出，目前主流 All-in-One 解法雖然可應對多種退化，卻經常忽略任務間的內在關係，且仍需攜帶大量專屬參數。
兩階段訓練與Prompt調優
TAP 採用預訓練（pretraining）＋Prompt-tuning 兩階段策略，先透過監督式學習獲取整體修復知識，再以軟性 Prompt 針對特定退化微調。此流程類比於大模型調教，僅需在預訓練模型外新增可訓練的 Prompt 參數，避免重複訓練整個網路，提升開發效率並降低硬體資源消耗。
任務感知Prompt強化設計
為刻畫任務間既有共性與差異，TAP 對軟性 Prompt 應用低秩分解，分離出 Task-general 與 Task-specific 結構，並加入對比約束（contrastive constraint）以校準 Prompt 間相關性。根據作者釋出的 t-SNE 分佈圖顯示（來源：arXiv:2508.07878v1），此方法能更準確地將不同退化類型的特徵聚類，顯著提升修復品質與穩定性。
效能與參數效率評估
實驗結果表明，TAP 僅以 2.75M 參數打底，便能在多個惡劣天氣圖像修復任務上超越專屬網路模組方案。根據 NTIRE 2023 比賽公開資料集 Benchmark，TAP 在 PSNR 和 SSIM 上達到或超過多數同量級方案，突顯其在後端推論延遲與記憶體佔用上的優勢。
DevOps 流程與部署優化
由於 Prompt-tuning 只需管理少量可訓練參數，CI/CD 流程可將修復任務獨立打包，快速測試與部署至微服務／容器化環境。研發團隊可透過 YAML 配置檔定義不同天氣場景的 Prompt，無需重新編譯整體影像修復服務，極大縮短迭代週期，並兼顧企業資訊安全與 GDPR 規範。
前端體驗與未來展望
在前端端側部署時，2.75M 參數的輕量化模型可嵌入瀏覽器或行動裝置的 WebAssembly、ONNX Runtime 等架構，有助於降低初次載入體積並控制渲染延遲。未來可結合鏈下/鏈上資料流（Web3）與生成式 AI 技術，動態調度不同天氣修復 Prompt，以提供更個性化的用戶體驗。
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