RealRestorer는 대규모 이미지 편집 모델을 활용하여 다양한 실제 환경에서 발생하는 이미지 손상을 통합적으로 복원하는 범용 이미지 복원 프레임워크입니다.

기존 모델들이 특정 손상 유형에 한정되어 일반화에 어려움을 겪는 반면, RealRestorer는 아홉 가지 실제 손상 유형을 포함하는 대규모 데이터셋으로 학습하여 복원 성능과 자연스러운 이미지 일관성을 동시에 향상시켰습니다.

또한, 464장의 실제 손상 이미지와 복원 성능 평가를 위한 맞춤형 지표를 포함하는 RealIR-Bench 벤치마크를 공개하여, 오픈소스 모델 중 최고 수준의 성능을 입증하였습니다.

이 모델과 데이터셋은 Hugging Face에서 공개되어 연구자와 개발자가 실제 환경에 강건한 이미지 복원 기술을 활용할 수 있도록 지원합니다.