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[국내논문] 고해상도 텍스처 맵 생성을 위한 딥러닝 기반 초해상도 기법들의 비교 분석 연구
Comparative analysis of the deep-learning-based super-resolution methods for generating high-resolution texture maps 원문보기

컴퓨터그래픽스학회논문지 = Journal of the Korea Computer Graphics Society, v.29 no.5, 2023년, pp.31 - 40  

김혜주 (상명대학교) ,  나재호 (상명대학교)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

디스플레이의 해상도의 증가에 따라 고해상도 텍스처 맵을 내장한 앱들도 함께 증가하는 추세에 있다. 최근 딥러닝 기반 이미지 초해상도 기법들의 발전은 이러한 고해상도 텍스처 생성 작업을 자동화할 수 있는 가능성을 만들고 있다. 하지만 이러한 적용 사례에 대해 심층적으로 분석한 연구는 아직 부족한 상태이다. 그래서 본 논문에서는 최신 초해상도 기법들 중 BSRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR(classical 및 real-world image SR)을 택하여 텍스처 맵의 업스케일링(upscaling)에 적용한 후 그 결과를 정량적, 정성적으로 비교, 분석하였다. 실험 결과 업스케일링 후 나타나는 다양한 아티팩트(artifact)들을 발견할 수 있었으며, 이를 통해 기존 초해상도 기법들을 텍스처 맵 업스케일링에 곧바로 적용하기에는 일부 미흡한 부분이 존재한다는 점을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As display resolution increases, many apps also tend to include high-resolution texture maps. Recent advancements in deep-learning-based image super-resolution techniques make it possible to automate high-resolution texture generation. However, there is still a lack of comprehensive analysis of the ...

Keyword

#딥러닝   #초해상도 기법   #텍스처 매핑   #이미지 프로세싱  

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    상세보기 crossref

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