리멤버 유저에게 보다 깨끗한 명함 이미지 제공을 위한 이미지 복원 방법

간단 소개

리멤버 명함 이미지 복원 기술: 저해상도 개선, 노이즈 제거, 딥러닝 기반 최신 이미지 복원 방법 소개 및 적용 고려 사항.

AI Summary

명함 이미지 복원의 필요성
- 명함 이미지를 확대할 때 저해상도 문제가 발생하여 고해상도 복원이 필요.
- 촬영 환경에 따른 노이즈와 명함 자체의 오염을 제거하여 깨끗한 이미지 제공.
- 명함 이미지 복원 Task는 Super-Resolution, Denoising/Deblurring, Inpainting으로 정의.
이미지 복원 방법
- 전통적인 방법: Interpolation(Bilinear, Bicubic), 필터링(Gaussian, Bilateral, Non-Local means), Patch/Diffusion 기반 Inpainting.
- 딥러닝 기반 방법: SRCNN, DnCNN, SRGAN, SwinIR, NAFNet 등. GAN, Transformer 모델 활용.
- SwinIR은 Super-Resolution, Denoising에서 SOTA 달성, NAFNet은 Denoising, Deblurring에서 SOTA 달성.
결론
- 딥러닝 기반 방법이 우수하지만, 성능, 리소스, 시간을 고려하여 적절한 방법론 선택이 중요.
- 리멤버는 최신 연구를 활용하여 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 지속적인 연구를 수행할 예정.