AI
리멤버 유저에게 보다 깨끗한 명함 이미지 제공을 위한 이미지 복원 방법
두줄요약
리멤버 명함 이미지 복원을 위해 전통적 방법과 딥러닝 기반 방법을 비교해 정리했습니다. 실서비스에서는 품질뿐 아니라 리소스와 추론 시간도 함께 고려해야 했습니다.
핵심 내용
- 리멤버 명함 이미지에서 저해상도, 노이즈, 블러, 가림 현상을 개선하기 위한 이미지 복원 필요성 정리
- 전통적 복원 방법으로 Interpolation, 필터링, Patch/Diffusion 기반 Inpainting 소개
- 딥러닝 기반 복원 방법으로 SRCNN, DnCNN, SRGAN, SwinIR, NAFNet 구조와 특징 비교
- 실서비스 적용 시 성능뿐 아니라 리소스와 추론 시간까지 함께 고려할 필요성 강조
적용해볼 점
- 명함 이미지 처리에서 복원 대상에 따라 Super-Resolution, Denoising, Deblurring, Inpainting을 구분해 접근
- 최신 모델이더라도 운영 비용과 지연 시간을 함께 검토해 적절한 방법 선택