1. Latent (antialiased):
- 특징: 높은 해상도의 이미지에서 안개낀 느낌을 줄이고, 테두리를 매끄럽게 만들어 줍니다.
- 장점: 상대적으로 부드럽고 완만한 그래픽을 생성합니다.
- 단점: 디테일이 약간 뭉개져서 왜곡될 수 있습니다.
2. Latent (bicubic):
- 특징: 원본 이미지의 디테일을 보다 잘 보존하고, 뿌얘진 느낌이 적습니다.
- 장점: 이미지의 디테일이 더 선명하게 유지되며, 원본 이미지와 유사한 결과물을 생성할 수 있습니다.
- 단점: 일부 그래픽에서는 테두리가 덜 부드럽게 보일 수 있습니다.
3. Latent (bicubic antialiased):
- 특징: Latent (bicubic)의 테두리 부분에 antialiasing을 적용하여 부드럽게 처리합니다.
- 장점: 이미지의 디테일이 잘 보존되며, 테두리도 부드럽게 처리됩니다.
- 단점: 안티에일리어싱에 의해 디테일이 약간 왜곡될 수 있습니다.
4. Latent (nearest):
- 특징: 픽셀 간의 거리를 계산하지 않고 즉시 가장 가까운 픽셀 값을 사용하여 이미지를 확대하는 가장 간단한 방법입니다.
- 장점: 계산 및 처리 시간이 매우 빠릅니다.
- 단점: 이미지 품질이 상대적으로 떨어지고, 테두리가 거칠어 보일 수 있습니다.
5. Lanczos:
- 특징: 샤프하면서도 부드러운 이미지를 생성하는 방법입니다. 이미지의 잔상 및 에일리어싱을 최소화하는 데 사용됩니다.
- 장점: 이미지의 디테일이 잘 보존되고, 에일리어싱 잡음이 최소화됩니다.
- 단점: 연산 속도가 비교적 느릴 수 있습니다.
6. LDSR:
- 특징: 딥러닝을 사용한 슈퍼 리졸루션 기술로서, 이미지의 다운스케일링 및 업스케일링 과정에서 정보 손실을 최소화합니다.
- 장점: 이미지 품질이 높으며, 다양한 종류의 이미지에 적용 가능하고, 디테일이 잘 보존됩니다.
- 단점: 연산 과정이 복잡하고, 처리 시간이 상대적으로 느릴 수 있습니다.
각 업스케일러들은 서로 다른 알고리즘을 기반으로 하므로, 사용하시는 이미지에 따라서 적합한 업스케일러를 선택해야 합니다. 사용 목적과 필요에 따라 최적의 결과물을 생성할 수 있는 업스케일러를 사용하는 것이 좋습니다.
ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks)과 R-ESRGAN은 딥러닝 기반의 이미지 업스케일링 기술입니다. 두 기술의 특징과 장단점을 설명하겠습니다.
1. ESRGAN:
- 특징: ESRGAN은 딥러닝 및 GAN (적대적 생성망) 기술을 사용하여 고해상도 이미지를 생성하는 기술입니다. 낮은 해상도 이미지에서 누락된 텍스처 및 세부 사항을 추론하여 높은 해상도 이미지를 생성하는 데 탁월한 성능을 보입니다.
- 장점: 기존의 슈퍼리졸루션 기술들보다 이미지 품질이 뛰어나고 디테일이 더 선명하게 재현됩니다. 또한 이미지의 질감 및 구조를 잘 유지하면서 압축 잡음을 최소화하고 선을 부드럽게 처리할 수 있습니다.
- 단점: 복잡한 딥러닝 모델로 인해 학습 및 처리 속도가 느릴 수 있습니다. 또한 하드웨어 리소스가 많이 필요하며 모델 튜닝이 어려울 수도 있습니다.
2. R-ESRGAN:
- 특징: R-ESRGAN은 ESRGAN에서 발전한 버전으로, 성능과 이미지 세부 사항의 재현성을 더 개선하였습니다. 추가적인 네트워크 개선 및 학습 전략을 사용하여 성능을 최적화합니다.
- 장점: ESRGAN보다 더 나은 이미지 품질과 디테일을 제공하며, 이미지의 질감 및 구조를 더욱 진보시킬 수 있습니다. 또한 엣지와 선들이 더욱 선명하게 처리되면서 이미지의 자연스러운 색상과 명암을 유지하도록 개선되었습니다.
- 단점: 복잡한 딥러닝 모델과 처리 과정으로 인해 학습 및 처리 속도가 느릴 수 있습니다. 또한 하드웨어 리소스가 많이 필요하며 모델 튜닝이 어려울 수도 있습니다.
결론적으로, ESRGAN과 R-ESRGAN은 최신 이미지 업스케일링 기술로 높은 품질의 이미지 생성에 탁월하지만, 성능 향상을 위한 복잡한 네트워크 구조와 처리 과정으로 인해 속도 및 프로세싱 리소스에 부족함을 느낄 수 있습니다.
scunet psnr이랑 swinir 4x는 모르더라. 저것들은 최신이라 모르나?
