[논문리뷰] FMA-Net++: Motion- and Exposure-Aware Real-World Joint Video Super-Resolution and Deblurring본 논문은 실제 환경에서 발생하는 동적으로 변화하는 노출 과 모션에 의한 복합적인 비디오 열화 문제를 해결하여, 고해상도(HR) 및 선명한 비디오를 복원하는 것을 목표로 합니다. 기존 비디오 복원 방법론들이 고정된 노출 시간을 가정하여 실제 시나리오에 취약하다는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Video Super-Resolution#Video Deblurring#Joint Restoration#Exposure-Aware#Motion Compensation#Transformer Architecture#Dynamic Filtering#Real-World Degradations2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LucidFlux: Caption-Free Universal Image Restoration via a Large-Scale Diffusion Transformer본 논문은 알 수 없는 혼합된 열화가 적용된 실제 저품질(LQ) 이미지에 대해 의미론적 일관성과 지각적 충실도를 유지하면서 범용 이미지 복원(UIR)을 수행하는 것을 목표로 합니다.#Review#Universal Image Restoration#Diffusion Transformer#Caption-Free#Semantic Alignment#Image Quality Assessment#Data Curation#Real-World Degradations#Deep Learning2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중