[논문리뷰] GGT-100K: Generative Ground Truth for Generalizable Real-World Image Restoration실세계 이미지 복원(IR) 모델은 학습 데이터 부족으로 인해 실제 환경에서의 일반화 성능이 현저히 떨어지는 고질적인 병목 현상을 겪고 있습니다. 합성 데이터는 실세계의 복잡한 열화(degradation) 과정을 제대로 모델링하지 못하며, 실제 촬영된 데이터는 비용과 확장성 및 장면 다양성 확보에 한계가 있습니다.#Review#Image Restoration#Generative Ground Truth#Multimodal Foundation Models#Generalization#Dataset Construction#Quality Control2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Geometry-Aware Representation Denoising for Robust Multi-view 3D Reconstruction본 논문은 Degraded Input Condition 하에서 Multi-view 3D Reconstruction의 Robustness를 향상시키기 위해 Geometry-Aware Representation Denoising (GARD) 프레임워크를 제안한다.#Review#Multi-view 3D Reconstruction#Image Restoration#Representation Denoising#Diffusion Models#Geometry-Aware Features#Feed-Forward Models#Camera Pose Estimation2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RealRestorer: Towards Generalizable Real-World Image Restoration with Large-Scale Image Editing ModelsReal-world Degradation 상황에서의 Image Restoration은 자율 주행(Autonomous Driving) 및 객체 탐지(Object Detection)와 같은 Downstream Task에 필수적이다.#Review#Image Restoration#Real-World Degradation#Large-Scale Image Editing Models#Diffusion Models#Data Generation#RealIR-Bench#Zero-shot Generalization#Transfer Learning2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DA-Flow: Degradation-Aware Optical Flow Estimation with Diffusion Models고품질 데이터로 훈련된 Optical Flow 모델들은 블러(blur), 노이즈(noise), 압축 아티팩트(compression artifacts)와 같은 실제 환경의 손상(real-world corruptions)에 직면할 때 성능이 심각하게 저하됩니다.#Review#Optical Flow Estimation#Diffusion Models#Degradation-Aware#Image Restoration#Dense Correspondence#Spatio-Temporal Attention#Hybrid Architecture2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Coarse-Guided Visual Generation via Weighted h-Transform SamplingCoarse-Guided Visual Generation 은 deblurring, super-resolution 등 다양한 실제 애플리케이션에 필수적입니다.#Review#Guided Visual Generation#Diffusion Model#Doob's h-Transform#Coarse-guided Generation#Training-free#Image Restoration#Video Generation#Weighted Sampling2026년 3월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SLER-IR: Spherical Layer-wise Expert Routing for All-in-One Image Restoration다양한 이미지 손상(degradation)에 대해 단일 모델로 처리하는 올인원 이미지 복원(All-in-One Image Restoration) 프레임워크의 한계, 즉 특징 간섭과 전문가 특화 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Image Restoration#Mixture of Experts#Degradation Representation#Spherical Embedding#Contrastive Learning#Adaptive Routing#All-in-One Model#Global-Local Fusion2026년 3월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LightsOut: Diffusion-based Outpainting for Enhanced Lens Flare Removal본 연구는 불완전하거나 프레임 외부의 광원이 존재할 때 기존 단일 이미지 플레어 제거(SIFR) 모델 의 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 합니다. 완전한 광원 정보를 재구성함으로써 SIFR 모델의 성능을 크게 향상시키고 시각적 사실성을 높이는 것을 목표로 합니다.#Review#Lens Flare Removal#Diffusion Models#Image Outpainting#Deep Learning#Image Restoration#Preprocessing#LoRA2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중