MAPLE UPSCALE · OUTLINE-PRESERVING LR

경계선을 살린 작은 그림으로
다시 가르치면?

점 샘플링은 2×2 블록의 한 자리만 뽑아 경계선이 끊깁니다. 이번에는 블록 안에 어두운 경계 픽셀이 있으면 그 픽셀을 우선 뽑은 LR(경계 픽셀 보존율 24%→58%)로 x2를 10,000스텝 학습합니다. 손실·학습률·배치·데이터 분리는 앞 실험과 같고 LR 생성 방식만 다릅니다.

x2 점 샘플링 complete · 10,000/10,000 스텝 · 학습 76분 · 최고 16.84 dB @ 5,000

갱신 2026-09-14T05:05:50 UTC · 실제 저장된 기록과 PNG만 표시합니다.

01 · 손실과 검증

경계선 보존 LR에서의 학습 곡선

왼쪽: 학습 손실. 오른쪽: 500스텝마다 학습에 안 쓴 42계열을 점 샘플링 LR로 채점한 전경 PSNR.
스텝학습에 안 쓴 42계열
PSNR ↑ (경계선 LR)		전시 8종
PSNR ↑ (경계선 LR)		전시 8종
MAE ↓
0 (공개 가중치)12.1914.1631.5
1,00016.6919.3413.6
2,00016.8019.3913.2
3,00016.8219.4412.9
4,00016.8219.4412.8
5,00016.8419.4612.6
6,00016.7719.3912.6
7,00016.8019.4012.6
8,00016.7919.3812.6
9,00016.8019.4012.5
10,00016.7919.3912.5

대조군: Bicubic LR로 학습한 10,000스텝 모델에 같은 경계선 보존 LR을 넣으면 전시 8종 PSNR 14.20 dB · MAE 29.4. 반 픽셀 위치 차이 때문에 그대로는 맞지 않습니다.

02 · 전시 8종

같은 점 샘플링 입력, 모델만 다르게.

원본은 왼쪽에 고정됩니다. 점 샘플링 LR은 픽셀이 보이게 2배로 표시했습니다. 초록 칸은 42계열 점수가 가장 높았던 스텝입니다.

이프리트8610015

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
14.81 dB
경계선 학습 0스텝
14.22 dB
경계선 학습 1,000스텝
18.92 dB
경계선 학습 2,000스텝
18.91 dB
경계선 학습 3,000스텝
18.89 dB
경계선 학습 4,000스텝
18.89 dB
경계선 학습 5,000스텝
18.98 dB
경계선 학습 6,000스텝
18.94 dB
경계선 학습 7,000스텝
18.93 dB
경계선 학습 8,000스텝
18.95 dB
경계선 학습 9,000스텝
18.93 dB
경계선 학습 10,000스텝
18.91 dB

변형된 스텀피8620012

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
15.28 dB
경계선 학습 0스텝
15.62 dB
경계선 학습 1,000스텝
20.00 dB
경계선 학습 2,000스텝
20.12 dB
경계선 학습 3,000스텝
20.29 dB
경계선 학습 4,000스텝
20.28 dB
경계선 학습 5,000스텝
20.34 dB
경계선 학습 6,000스텝
20.27 dB
경계선 학습 7,000스텝
20.31 dB
경계선 학습 8,000스텝
20.30 dB
경계선 학습 9,000스텝
20.29 dB
경계선 학습 10,000스텝
20.30 dB

메탈골렘9305310

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
13.79 dB
경계선 학습 0스텝
13.33 dB
경계선 학습 1,000스텝
19.53 dB
경계선 학습 2,000스텝
19.64 dB
경계선 학습 3,000스텝
19.69 dB
경계선 학습 4,000스텝
19.69 dB
경계선 학습 5,000스텝
19.74 dB
경계선 학습 6,000스텝
19.71 dB
경계선 학습 7,000스텝
19.67 dB
경계선 학습 8,000스텝
19.68 dB
경계선 학습 9,000스텝
19.71 dB
경계선 학습 10,000스텝
19.68 dB

스우1404007

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
18.61 dB
경계선 학습 0스텝
19.02 dB
경계선 학습 1,000스텝
23.25 dB
경계선 학습 2,000스텝
23.21 dB
경계선 학습 3,000스텝
23.24 dB
경계선 학습 4,000스텝
23.29 dB
경계선 학습 5,000스텝
23.17 dB
경계선 학습 6,000스텝
23.18 dB
경계선 학습 7,000스텝
23.18 dB
경계선 학습 8,000스텝
23.13 dB
경계선 학습 9,000스텝
23.19 dB
경계선 학습 10,000스텝
23.21 dB

한겨울의 골든 페넥9010139

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
11.26 dB
경계선 학습 0스텝
11.29 dB
경계선 학습 1,000스텝
15.64 dB
경계선 학습 2,000스텝
15.87 dB
경계선 학습 3,000스텝
15.88 dB
경계선 학습 4,000스텝
15.92 dB
경계선 학습 5,000스텝
15.81 dB
경계선 학습 6,000스텝
15.67 dB
경계선 학습 7,000스텝
15.69 dB
경계선 학습 8,000스텝
15.65 dB
경계선 학습 9,000스텝
15.68 dB
경계선 학습 10,000스텝
15.67 dB

블루 플라워 카우9309098

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
13.22 dB
경계선 학습 0스텝
13.02 dB
경계선 학습 1,000스텝
18.66 dB
경계선 학습 2,000스텝
18.67 dB
경계선 학습 3,000스텝
18.77 dB
경계선 학습 4,000스텝
18.74 dB
경계선 학습 5,000스텝
18.82 dB
경계선 학습 6,000스텝
18.63 dB
경계선 학습 7,000스텝
18.72 dB
경계선 학습 8,000스텝
18.68 dB
경계선 학습 9,000스텝
18.64 dB
경계선 학습 10,000스텝
18.68 dB

후회의 수호대장8200008

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
13.12 dB
경계선 학습 0스텝
13.10 dB
경계선 학습 1,000스텝
17.96 dB
경계선 학습 2,000스텝
18.03 dB
경계선 학습 3,000스텝
18.05 dB
경계선 학습 4,000스텝
18.03 dB
경계선 학습 5,000스텝
18.07 dB
경계선 학습 6,000스텝
18.03 dB
경계선 학습 7,000스텝
18.02 dB
경계선 학습 8,000스텝
18.04 dB
경계선 학습 9,000스텝
18.05 dB
경계선 학습 10,000스텝
18.04 dB

카오스 아리엘8820225

고해상도 원본 288
경계선 보존 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
13.52 dB
경계선 학습 0스텝
13.70 dB
경계선 학습 1,000스텝
20.80 dB
경계선 학습 2,000스텝
20.68 dB
경계선 학습 3,000스텝
20.70 dB
경계선 학습 4,000스텝
20.67 dB
경계선 학습 5,000스텝
20.77 dB
경계선 학습 6,000스텝
20.70 dB
경계선 학습 7,000스텝
20.65 dB
경계선 학습 8,000스텝
20.64 dB
경계선 학습 9,000스텝
20.73 dB
경계선 학습 10,000스텝
20.67 dB

03 · 진짜 도트에 적용

학습 미사용 스프라이트 50개, 원본 크기 그대로 2배.

왼쪽부터 원본 2배, 학습 전 공개 SwinIR, Bicubic LR 학습, 점 샘플링 LR 학습, 경계선 보존 LR 학습, (있으면) RGBA 4채널 학습 순서입니다. 모두 같은 원본을 그대로 넣었습니다.

헬레나npcs/10200 · 78×80 → 156×160 · 직접 추가

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

주먹펴고 일어서npcs/10202 · 81×88 → 162×176 · 직접 추가

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

두메 할멈npcs/3005113 · 79×82 → 158×164 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

운동회 웡키npcs/9000133 · 69×68 → 138×136 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

만따npcs/9001146 · 57×93 → 114×186 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

줄리엣npcs/2112008 · 75×33 → 150×66 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

불꽃의 사제npcs/3004444 · 79×94 → 158×188 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

기자npcs/1540854 · 45×82 → 90×164 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

에닌npcs/1052134 · 51×73 → 102×146 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

레나리우npcs/2010009 · 53×74 → 106×148 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

엘윈npcs/3006371 · 54×79 → 108×158 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

가시도치mobs/2400300 · 87×50 → 174×100 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

마뉴npcs/3004476 · 64×78 → 128×156 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

호저mobs/9309070 · 60×63 → 120×126 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

뚱뚱이npcs/2159014 · 48×61 → 96×122 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

룽 툽npcs/9250013 · 70×76 → 140×152 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

부사관 메딘npcs/2470041 · 46×69 → 92×138 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

시워언해npcs/1061003 · 54×72 → 108×144 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

야쿠npcs/2081003 · 62×58 → 124×116 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

정예 호브mobs/9300277 · 79×94 → 158×188 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

야스민npcs/2420034 · 48×80 → 96×160 · 옛 도트

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Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
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북극곰 푸치npcs/9000341 · 65×80 → 130×160 · 옛 도트

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라라npcs/1052119 · 42×71 → 84×142 · 옛 도트

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부상당한 연합원npcs/3003807 · 82×79 → 164×158 · 옛 도트

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류드npcs/2550000 · 69×72 → 138×144 · 옛 도트

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간호사 에일리npcs/2192025 · 51×86 → 102×172 · 옛 도트

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Mr. 해저드의 부하npcs/3004022 · 126×131 → 252×262 · test 계열

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슈피겔만 액자mobs/9810000 · 147×185 → 294×370 · test 계열

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첫째 까치npcs/9001155 · 116×102 → 232×204 · test 계열

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영험한 돌npcs/1063012 · 96×98 → 192×196 · test 계열

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호문스큘러mobs/9833514 · 109×114 → 218×228 · test 계열

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심연의 존재mobs/9834296 · 107×114 → 214×228 · test 계열

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카푸npcs/2210003 · 153×126 → 306×252 · test 계열

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장난감 흑기사mobs/9300473 · 111×115 → 222×230 · test 계열

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블랙윙의 하수인 Dmobs/8240082 · 111×98 → 222×196 · test 계열

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아르바이트 껨디npcs/9001144 · 110×113 → 220×226 · test 계열

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사npcs/9100106 · 115×135 → 230×270 · test 계열

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블러드 맨티스mobs/9833769 · 116×162 → 232×324 · test 계열

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대왕지네mobs/9305328 · 189×137 → 378×274 · test 계열

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물품보관함npcs/9063217 · 96×111 → 192×222 · test 계열

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경계선 보존 LR 학습 10k
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마스터 잭슨mobs/9300776 · 108×133 → 216×266 · test 계열

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경계선 보존 LR 학습 10k
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전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
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라이딩 가게npcs/9062773 · 118×117 → 236×234 · test 계열

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경계선 보존 LR 학습 10k
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성난 무도회주민mobs/9800222 · 119×129 → 238×258 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
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태닝 킴npcs/1540325 · 170×134 → 340×268 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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경계선 보존 LR 학습 10k
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힘센 형님mobs/8644403 · 111×106 → 222×212 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
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삐에로 인형mobs/9500190 · 104×127 → 208×254 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

토마npcs/9063017 · 96×97 → 192×194 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
수축 학습 10k · 수축 마스크만
수축 학습 10k · 수축 마스크+1px 테두리
수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

타이머mobs/9300721 · 146×145 → 292×290 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
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수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

페페퀸mobs/9300483 · 125×164 → 250×328 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
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시무스mobs/8230069 · 103×101 → 206×202 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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Bicubic LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
RGBA 4채널 학습 10k (알파 직접 예측)
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전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
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