CVPR 2024：基于MoE的通用图像融合模型，添加2.8%参数完成多项任务
【5月更文挑战第9天】CVPR 2024上的TC-MoA模型通过MoE策略改进通用图像融合，添加少量参数实现多任务处理。该模型使用适配器共享和相互信息正则化提升跨任务兼容性，动态路由网络适应不同任务需求。实验显示其在多模态、多曝光和多聚焦融合中表现出色，但依赖预训练基础模型且可能无法完全捕捉所有任务特定信息。[[arxiv.org/abs/2403.12494](https://arxiv.org/abs/2403.12494)]
