2배 기준으로 전환 · 2026.09.15
이 페이지는 2배 비교입니다.
288×288 정답을 Bicubic으로 144×144로 줄여 넣었습니다. SwinIR x2와 Real-ESRGAN x2plus는 전용 2배 가중치이고, 나머지 GAN·확산 모델은 4배 가중치를 144 입력에 적용해 576을 만든 뒤 LANCZOS로 288로 줄인 결과입니다. 확산 계열은 구조가 4배 고정이라 이 방식으로만 2배에 참여합니다.
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맨 위 개조 당한 허세로이드는 직접 추가한 표본이라 8종 평균에는 넣지 않았습니다.
01 · 원본과 겹쳐 보기
경계선을 움직여 차이를 찾아보세요.
모델에 넣은 작은 그림
화면에서는 픽셀을 복사해 확대 표시
배경은 원본에 흰색을 합성했습니다. 이 비교에서 모델은 RGB 색을 복원하며, 투명도를 예측하지 않습니다.
아직 추론 결과가 없습니다.
모델 결과고해상도 정답
02 · 실제 출력 나란히 보기
한 줄에 같은 입력, 모든 모델.
각 줄을 좌우로 밀면 모든 모델을 볼 수 있어요. 이미지 크기를 바꿔도 새 픽셀을 만들지 않고 그대로 확대 표시합니다.
비교 이미지를 준비하고 있습니다.
03 · 이미지와 함께 읽는 수치
원본과 얼마나 달라졌을까요?
점수는 원본과의 픽셀 차이를 보여 줍니다. 눈에 보기 좋은 결과인지, 도트의 선이 잘 살아 있는지는 위 이미지와 함께 판단해 주세요.
| 추론 기록을 불러오는 중입니다. |
PSNR, 색 차이는 무슨 뜻인가요?
- 전경 PSNR ↑
- 캐릭터 영역(원본 알파>0) 전체에서 정답의 RGB와 얼마나 비슷한지 계산합니다. 전경은 원본 투명도가 0보다 큰 곳입니다. 높을수록 숫자상 정답에 가깝습니다.
- 전경 RGB MAE ↓
- 같은 전경 평가 영역에서 각 색 채널의 절댓값 오차를 평균합니다. 0~255 기준으로 낮을수록 정답의 색 숫자에 가깝습니다.
- 전체 PSNR ↑
- 흰 배경까지 포함한 모든 픽셀의 점수입니다. 배경이 많으면 높아질 수 있어 전경 점수를 함께 봅니다.
- 고정점 MAE ↓
- 축소할 때 남긴 원래 픽셀 위치에서 계산한 RGB 오차입니다. 0이면 그 위치의 값을 그대로 유지한 것입니다.
- 추론 시간
- 모델 불러오기를 제외하고 GPU에서 복원한 실제 시간입니다. 같은 예시들의 이미지당 평균을 보여 줍니다.
04 · 조건과 출처
무엇을 같은 조건으로 맞췄나요?
작게 줄인 이미지에는 고해상도 정답이 있어 수치 비교가 가능합니다. 실제 옛날 도트를 잘 복원하는지 여부는 별도의 실물 입력으로 확인해야 합니다.