MAPLE UPSCALE · POINT-SAMPLED LR

흐리지 않은 작은 그림으로
다시 가르치면?

앞선 실험은 Bicubic으로 흐리게 줄인 작은 그림(LR)만 보고 배워서, 진짜 도트를 넣으면 거의 손대지 않았습니다. 이번에는 같은 HR에서 픽셀을 그대로 뽑은 점 샘플링 LR로 x2를 다시 학습합니다(8,000스텝에서 한 번 멈춰 확인한 뒤 이어서 10,000스텝까지 완료). 손실·학습률·배치·데이터 분리는 이전과 같고 LR 만드는 방식만 다릅니다.

x2 점 샘플링 complete · 10,000/10,000 스텝 · 학습 77분 · 최고 16.08 dB @ 10,000

갱신 2026-09-14T05:05:52 UTC · 실제 저장된 기록과 PNG만 표시합니다.

01 · 손실과 검증

점 샘플링 LR에서의 학습 곡선

왼쪽: 학습 손실. 오른쪽: 500스텝마다 학습에 안 쓴 42계열을 점 샘플링 LR로 채점한 전경 PSNR.
스텝학습에 안 쓴 42계열
PSNR ↑ (점 LR)
전시 8종
PSNR ↑ (점 LR)
전시 8종
MAE ↓
0 (공개 가중치)11.0312.3737.0
1,00014.9517.3516.6
2,00015.1817.6316.0
3,00015.2317.8215.7
4,00015.3117.8315.8
5,00015.8518.3614.7
6,00015.8118.2414.9
7,00015.8418.2514.9
8,00015.7718.1615.2
9,00015.9018.2914.9
10,00016.0818.4214.7

대조군: Bicubic LR로 학습한 10,000스텝 모델에 같은 점 샘플링 LR을 넣으면 전시 8종 PSNR 12.37 dB · MAE 35.0. 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
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
11.13 dB
점 학습 0스텝
10.88 dB
점 학습 1,000스텝
16.40 dB
점 학습 2,000스텝
16.92 dB
점 학습 3,000스텝
17.44 dB
점 학습 4,000스텝
17.28 dB
점 학습 5,000스텝
17.61 dB
점 학습 6,000스텝
17.75 dB
점 학습 7,000스텝
17.70 dB
점 학습 8,000스텝
17.57 dB
점 학습 9,000스텝
17.64 dB
점 학습 10,000스텝
17.72 dB

변형된 스텀피8620012

고해상도 원본 288
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
13.38 dB
점 학습 0스텝
13.47 dB
점 학습 1,000스텝
18.78 dB
점 학습 2,000스텝
18.89 dB
점 학습 3,000스텝
19.06 dB
점 학습 4,000스텝
19.02 dB
점 학습 5,000스텝
19.46 dB
점 학습 6,000스텝
19.38 dB
점 학습 7,000스텝
19.42 dB
점 학습 8,000스텝
19.39 dB
점 학습 9,000스텝
19.57 dB
점 학습 10,000스텝
19.71 dB

메탈골렘9305310

고해상도 원본 288
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
12.18 dB
점 학습 0스텝
12.00 dB
점 학습 1,000스텝
17.47 dB
점 학습 2,000스텝
17.88 dB
점 학습 3,000스텝
18.25 dB
점 학습 4,000스텝
18.52 dB
점 학습 5,000스텝
19.42 dB
점 학습 6,000스텝
19.35 dB
점 학습 7,000스텝
19.37 dB
점 학습 8,000스텝
19.26 dB
점 학습 9,000스텝
19.58 dB
점 학습 10,000스텝
19.75 dB

스우1404007

고해상도 원본 288
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
16.12 dB
점 학습 0스텝
16.34 dB
점 학습 1,000스텝
22.14 dB
점 학습 2,000스텝
22.14 dB
점 학습 3,000스텝
22.10 dB
점 학습 4,000스텝
22.33 dB
점 학습 5,000스텝
22.69 dB
점 학습 6,000스텝
22.60 dB
점 학습 7,000스텝
22.54 dB
점 학습 8,000스텝
22.58 dB
점 학습 9,000스텝
22.62 dB
점 학습 10,000스텝
22.61 dB

한겨울의 골든 페넥9010139

고해상도 원본 288
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
9.45 dB
점 학습 0스텝
9.36 dB
점 학습 1,000스텝
12.83 dB
점 학습 2,000스텝
13.16 dB
점 학습 3,000스텝
13.42 dB
점 학습 4,000스텝
13.37 dB
점 학습 5,000스텝
13.38 dB
점 학습 6,000스텝
13.32 dB
점 학습 7,000스텝
13.37 dB
점 학습 8,000스텝
13.29 dB
점 학습 9,000스텝
13.37 dB
점 학습 10,000스텝
13.46 dB

블루 플라워 카우9309098

고해상도 원본 288
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
11.83 dB
점 학습 0스텝
11.68 dB
점 학습 1,000스텝
16.77 dB
점 학습 2,000스텝
17.18 dB
점 학습 3,000스텝
17.27 dB
점 학습 4,000스텝
17.28 dB
점 학습 5,000스텝
18.11 dB
점 학습 6,000스텝
18.14 dB
점 학습 7,000스텝
18.25 dB
점 학습 8,000스텝
18.34 dB
점 학습 9,000스텝
18.46 dB
점 학습 10,000스텝
18.66 dB

후회의 수호대장8200008

고해상도 원본 288
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
12.04 dB
점 학습 0스텝
12.10 dB
점 학습 1,000스텝
16.17 dB
점 학습 2,000스텝
16.33 dB
점 학습 3,000스텝
16.35 dB
점 학습 4,000스텝
16.49 dB
점 학습 5,000스텝
16.83 dB
점 학습 6,000스텝
16.88 dB
점 학습 7,000스텝
16.84 dB
점 학습 8,000스텝
16.83 dB
점 학습 9,000스텝
16.88 dB
점 학습 10,000스텝
17.00 dB

카오스 아리엘8820225

고해상도 원본 288
점 샘플링 LR 144 (2배 표시)
Bicubic 학습 10k 모델
12.86 dB
점 학습 0스텝
13.16 dB
점 학습 1,000스텝
18.26 dB
점 학습 2,000스텝
18.54 dB
점 학습 3,000스텝
18.64 dB
점 학습 4,000스텝
18.35 dB
점 학습 5,000스텝
19.42 dB
점 학습 6,000스텝
18.50 dB
점 학습 7,000스텝
18.53 dB
점 학습 8,000스텝
18.03 dB
점 학습 9,000스텝
18.16 dB
점 학습 10,000스텝
18.49 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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
점 샘플링 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

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
점 샘플링 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
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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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마스터 잭슨mobs/9300776 · 108×133 → 216×266 · test 계열

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라이딩 가게npcs/9062773 · 118×117 → 236×234 · test 계열

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성난 무도회주민mobs/9800222 · 119×129 → 238×258 · test 계열

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태닝 킴npcs/1540325 · 170×134 → 340×268 · test 계열

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힘센 형님mobs/8644403 · 111×106 → 222×212 · test 계열

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삐에로 인형mobs/9500190 · 104×127 → 208×254 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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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
점 샘플링 LR 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
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타이머mobs/9300721 · 146×145 → 292×290 · test 계열

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

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시무스mobs/8230069 · 103×101 → 206×202 · test 계열

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