이 논문은 비디오 초해상화(VSR) 문제를 다룹니다. VSR은 저해상도 비디오를 고해상도로 복원하는 작업으로, 두 가지 주요 과제가 있습니다. 첫째, 출력 프레임 간 시간적 일관성을 유지하는 것이고, 둘째는 고주파 세부 정보를 생성하는 것입니다.
이전 VSR 접근법은 시간적 일관성에 초점을 맞추었지만, 결과가 흐릿하고 세부 정보가 부족했습니다. 반면, 생성 적대 신경망(GAN) 기반 이미지 초해상화 모델은 세부 정보를 잘 생성할 수 있지만, 비디오에 적용하면 심각한 시간적 깜빡임 현상이 발생합니다.
이 논문에서는 VideoGigaGAN이라는 새로운 생성 기반 VSR 모델을 제안합니다. VideoGigaGAN은 강력한 이미지 초해상화 모델인 GigaGAN을 기반으로 합니다. 저자들은 GigaGAN을 비디오에 적용할 때 발생하는 문제점을 파악하고, 이를 해결하기 위해 다음과 같은 기술을 도입했습니다:
실험 결과, VideoGigaGAN은 이전 VSR 모델에 비해 시간적 일관성과 프레임 품질 모두에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히 8배 초해상화 작업에서도 좋은 결과를 달성했습니다.
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by Yiran Xu,Tae... at arxiv.org 04-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.12388.pdfDeeper Inquiries