GGT-100K: 일반화 가능한 실세계 이미지 복원을 위한 생성형 정답 데이터
GGT-100K: Generative Ground Truth for Generalizable Real-World Image Restoration
TL;DR AI
1분핵심 요약
연구진은 실제 이미지 복원을 위한 학습 쌍을 새롭게 만드는 방식인 Generative Ground Truth를 제안했다.
9개의 멀티모달 파운데이션 모델을 비교한 뒤, 적응형 프롬프트를 적용한 Nano-Banana-2를 복원 목표 이미지 생성에 선택했다.
이 방법으로 103,707쌍의 GGT-100K 데이터셋과 500장 규모의 테스트 세트를 구축했다.
실험 결과 GGT-100K는 여러 복원 모델의 성능과 일반화 능력을 높였으며, 특히 생성형 모델에서 효과가 컸다.