本文提出利用低分辨率 RAW 圖像中包含的豐富細節信息來提升真實世界超分辨率模型的性能,克服了傳統僅依賴 RGB 圖像的限制。
저해상도 RAW 데이터를 활용하여 기존 RGB 기반 초고해상도 모델의 디테일 표현 능력을 향상시키는 새로운 패러다임을 제시합니다.
現実世界の画像超解像技術(Real SR)において、低解像度RGB画像に加えてRAWデータを利用することで、より高精細で忠実度の高い画像を生成できる。
Incorporating RAW image data significantly improves the quality and detail of real-world image super-resolution by mitigating the detail loss inherent in traditional RGB-based methods.
본 논문에서는 사전 학습된 HDRTV 정보를 활용하여 SDRTV를 HDRTV로 변환하는 새로운 방법인 RealHDRTVNet을 제안하며, 이를 통해 기존 방법보다 사실적이고 향상된 HDRTV 영상을 생성합니다.
本稿では、従来のSDRTV-to-HDRTV変換手法の限界を超え、現実世界のHDRTVコンテンツの事前情報を統合することで、より高品質で汎用性の高い変換を実現する新しい手法を提案する。
Directly embedding real HDRTV priors into the SDRTV-to-HDRTV conversion process significantly improves accuracy and generalization compared to traditional feature mapping methods by constraining the solution space and enabling the network to learn from a diverse set of real-world HDRTV characteristics.
This paper proposes using computationally efficient Consistency Models (CMs) for super-resolution of low-quality satellite images, achieving significant speed improvements and enhanced image quality compared to traditional Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs).
本文提出兩種輕量級卷積神經網路 (CNN) 模型,用於快速準確地檢測人臉偽造,並與其他預先訓練的 CNN 模型進行比較,證明其在準確性和計算效率方面的優勢。
본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 얼굴 이미지의 위조 여부를 정확하고 빠르게 탐지하는 경량 컨볼루션 신경망 모델인 LightFFDNets을 제안하고, 다른 딥러닝 모델들과 비교 분석하여 그 성능을 검증합니다.