MAPLE UPSCALE · BRIGHTEST + SHRUNK LR

윤곽선을 아예 지운 작은 그림으로
안쪽 색만 배우게 하면?

LR은 2×2 블록의 불투명 픽셀 중 가장 밝은 것을 뽑아 어두운 윤곽선을 없애고, 알파를 1px 수축해 남은 가장자리도 지웁니다. 손실은 |정답×α − 추론×α|만 쓰되 α는 HR 알파를 2px 수축한 마스크입니다. 즉 모델은 윤곽선을 본 적 없이 안쪽 색만 배웁니다. 추론 때는 원본 알파를 1px 수축한 입력을 넣고, 결과에 같은 1px 수축 마스크(모델이 본 영역)를 2배로 씌운 뒤 그 바깥에 1px 또는 2px 테두리를 근처 경계 픽셀 색으로 그립니다. 2px이면 원래 실루엣 두께와 거의 같고 1px이면 더 얇은 선이 됩니다. 검증 42계열 점수도 2px 수축 마스크 안에서만 채점하므로 다른 실험과 직접 비교할 수 없고, 전시 8종 점수는 전체 전경 기준이라 비교 가능합니다.

x2 점 샘플링 complete · 10,000/10,000 스텝 · 학습 76분 · 최고 17.77 dB @ 2,000

갱신 2026-09-15T11:55:44 UTC · 실제 저장된 기록과 PNG만 표시합니다.

도트 업스케일 결과 갤러리 ↗

01 · 손실과 검증

밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 학습 곡선

왼쪽: 학습 손실. 오른쪽: 500스텝마다 학습에 안 쓴 42계열을 점 샘플링 LR로 채점한 전경 PSNR.
스텝학습에 안 쓴 42계열
PSNR ↑ (수축 LR · 2px 수축 마스크 안)
전시 8종
PSNR ↑ (수축 LR · 2px 수축 마스크 안)
전시 8종
MAE ↓
0 (공개 가중치)13.1910.4744.7
1,00017.6113.6624.6
2,00017.7713.9323.6
3,00017.7614.0623.1
4,00017.7314.1322.8
5,00017.7514.2522.5
6,00017.7414.3922.2
7,00017.7314.2722.4
8,00017.7214.3222.3
9,00017.7214.4122.1
10,00017.7114.3622.2
10,000스텝 모델전시 8종 · 전체 전경 PSNR전시 8종 · 2px 수축 안쪽 PSNR
outline19.3919.65
fgonly19.3919.63
shrink14.3620.44
point18.4219.11

이 실험(shrink)은 윤곽선을 입력에서 보지 못하므로 전체 전경 점수는 낮지만, 윤곽을 뺀 안쪽 영역에서는 네 모델 중 가장 높습니다. 안쪽 색만 놓고 보면 가장 정확하고, 윤곽은 후처리로 되돌리는 구조입니다.

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
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
7.75 dB
수축 학습 1,000스텝
10.59 dB
수축 학습 2,000스텝
10.74 dB
수축 학습 3,000스텝
10.80 dB
수축 학습 4,000스텝
10.84 dB
수축 학습 5,000스텝
10.89 dB
수축 학습 6,000스텝
10.96 dB
수축 학습 7,000스텝
10.90 dB
수축 학습 8,000스텝
10.94 dB
수축 학습 9,000스텝
10.97 dB
수축 학습 10,000스텝
10.94 dB

변형된 스텀피8620012

고해상도 원본 288
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
10.20 dB
수축 학습 1,000스텝
13.45 dB
수축 학습 2,000스텝
13.65 dB
수축 학습 3,000스텝
13.83 dB
수축 학습 4,000스텝
13.94 dB
수축 학습 5,000스텝
14.01 dB
수축 학습 6,000스텝
14.13 dB
수축 학습 7,000스텝
14.03 dB
수축 학습 8,000스텝
14.08 dB
수축 학습 9,000스텝
14.13 dB
수축 학습 10,000스텝
14.08 dB

메탈골렘9305310

고해상도 원본 288
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
10.63 dB
수축 학습 1,000스텝
14.03 dB
수축 학습 2,000스텝
14.29 dB
수축 학습 3,000스텝
14.37 dB
수축 학습 4,000스텝
14.38 dB
수축 학습 5,000스텝
14.45 dB
수축 학습 6,000스텝
14.50 dB
수축 학습 7,000스텝
14.44 dB
수축 학습 8,000스텝
14.45 dB
수축 학습 9,000스텝
14.51 dB
수축 학습 10,000스텝
14.47 dB

스우1404007

고해상도 원본 288
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
14.65 dB
수축 학습 1,000스텝
18.01 dB
수축 학습 2,000스텝
18.87 dB
수축 학습 3,000스텝
19.34 dB
수축 학습 4,000스텝
19.70 dB
수축 학습 5,000스텝
20.32 dB
수축 학습 6,000스텝
20.87 dB
수축 학습 7,000스텝
20.37 dB
수축 학습 8,000스텝
20.52 dB
수축 학습 9,000스텝
21.00 dB
수축 학습 10,000스텝
20.85 dB

한겨울의 골든 페넥9010139

고해상도 원본 288
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
7.56 dB
수축 학습 1,000스텝
9.82 dB
수축 학습 2,000스텝
9.98 dB
수축 학습 3,000스텝
10.03 dB
수축 학습 4,000스텝
10.03 dB
수축 학습 5,000스텝
10.10 dB
수축 학습 6,000스텝
10.17 dB
수축 학습 7,000스텝
10.11 dB
수축 학습 8,000스텝
10.16 dB
수축 학습 9,000스텝
10.18 dB
수축 학습 10,000스텝
10.16 dB

블루 플라워 카우9309098

고해상도 원본 288
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
9.78 dB
수축 학습 1,000스텝
13.00 dB
수축 학습 2,000스텝
13.22 dB
수축 학습 3,000스텝
13.27 dB
수축 학습 4,000스텝
13.30 dB
수축 학습 5,000스텝
13.36 dB
수축 학습 6,000스텝
13.47 dB
수축 학습 7,000스텝
13.39 dB
수축 학습 8,000스텝
13.42 dB
수축 학습 9,000스텝
13.47 dB
수축 학습 10,000스텝
13.44 dB

후회의 수호대장8200008

고해상도 원본 288
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
10.89 dB
수축 학습 1,000스텝
14.32 dB
수축 학습 2,000스텝
14.47 dB
수축 학습 3,000스텝
14.51 dB
수축 학습 4,000스텝
14.51 dB
수축 학습 5,000스텝
14.56 dB
수축 학습 6,000스텝
14.59 dB
수축 학습 7,000스텝
14.56 dB
수축 학습 8,000스텝
14.58 dB
수축 학습 9,000스텝
14.60 dB
수축 학습 10,000스텝
14.58 dB

카오스 아리엘8820225

고해상도 원본 288
밝은 픽셀 + 1px 수축 LR 144 (2배 표시)
수축 학습 0스텝
12.32 dB
수축 학습 1,000스텝
16.09 dB
수축 학습 2,000스텝
16.25 dB
수축 학습 3,000스텝
16.33 dB
수축 학습 4,000스텝
16.32 dB
수축 학습 5,000스텝
16.34 dB
수축 학습 6,000스텝
16.43 dB
수축 학습 7,000스텝
16.37 dB
수축 학습 8,000스텝
16.39 dB
수축 학습 9,000스텝
16.42 dB
수축 학습 10,000스텝
16.39 dB

03 · 진짜 도트에 적용

학습 미사용 스프라이트 51개, 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.

개조 당한 허세로이드mobs/8250008 · 166×182 → 332×364 · 직접 추가

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
밝은 픽셀+수축 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

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

원본 픽셀 그대로 2배
공개 SwinIR · 학습 전
Bicubic LR 학습 10k
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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
밝은 픽셀+수축 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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수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
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정예 호브mobs/9300277 · 79×94 → 158×188 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
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야스민npcs/2420034 · 48×80 → 96×160 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
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북극곰 푸치npcs/9000341 · 65×80 → 130×160 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
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라라npcs/1052119 · 42×71 → 84×142 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
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부상당한 연합원npcs/3003807 · 82×79 → 164×158 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
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류드npcs/2550000 · 69×72 → 138×144 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
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간호사 에일리npcs/2192025 · 51×86 → 102×172 · 옛 도트

원본 픽셀 그대로 2배
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Mr. 해저드의 부하npcs/3004022 · 126×131 → 252×262 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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슈피겔만 액자mobs/9810000 · 147×185 → 294×370 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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첫째 까치npcs/9001155 · 116×102 → 232×204 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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영험한 돌npcs/1063012 · 96×98 → 192×196 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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호문스큘러mobs/9833514 · 109×114 → 218×228 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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심연의 존재mobs/9834296 · 107×114 → 214×228 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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카푸npcs/2210003 · 153×126 → 306×252 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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장난감 흑기사mobs/9300473 · 111×115 → 222×230 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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블랙윙의 하수인 Dmobs/8240082 · 111×98 → 222×196 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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아르바이트 껨디npcs/9001144 · 110×113 → 220×226 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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사npcs/9100106 · 115×135 → 230×270 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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블러드 맨티스mobs/9833769 · 116×162 → 232×324 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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대왕지네mobs/9305328 · 189×137 → 378×274 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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물품보관함npcs/9063217 · 96×111 → 192×222 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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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

원본 픽셀 그대로 2배
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밝은 픽셀+수축 학습 10k
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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밝은 픽셀+수축 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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밝은 픽셀+수축 학습 10k
경계선 보존 LR 학습 10k
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전경 전용 손실 10k · 입력 알파 마스크만
전경 전용 손실 10k · 마스크 + 1px 테두리
수축 학습 10k · 원래 알파 마스크
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힘센 형님mobs/8644403 · 111×106 → 222×212 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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밝은 픽셀+수축 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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삐에로 인형mobs/9500190 · 104×127 → 208×254 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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밝은 픽셀+수축 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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밝은 픽셀+수축 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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수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

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

원본 픽셀 그대로 2배
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밝은 픽셀+수축 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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페페퀸mobs/9300483 · 125×164 → 250×328 · test 계열

원본 픽셀 그대로 2배
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밝은 픽셀+수축 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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수축 학습 10k · 수축 마스크+2px 테두리

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

원본 픽셀 그대로 2배
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Bicubic LR 학습 10k
밝은 픽셀+수축 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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