연구진이 조명 부족 영상 화질 개선(LLVE)을 위해 다양한 모드(RGB, 이벤트 스트림, 적외선 이미지 등)를 활용하는 AMNet 프레임워크를 제안했어요.
AMNet은 모드 부재 상황에서도 견고한 화질 개선을 지원하는 Spatial-Spectral Dual-Gated Translator를 통해 RGB 입력에 대한 암시적 보조 표현을 생성해요.
연구 결과, AMNet은 다양한 모드 조합 추론이 가능하며, 모드 부재 조건에서 LLVE 성능이 우수했어요. 코드와 모델은 프로젝트 페이지에서 확인할 수 있어요.