FADRA는 심하게 손상된 비디오에서 고품질 얼굴 디테일을 복원하는 비디오 얼굴 복원 모델입니다. 기존 모델의 한계를 극복하기 위해 잔차 적응과 주파수 인식 기술을 결합했습니다.
FADRA는 텍스트-비디오 확산 모델의 시간적 일관성을 활용하고, LoRA 어댑터와 저품질 픽셀 정렬 기능 모듈을 통해 생성적 사전 지식을 VFR 작업에 효율적으로 적용합니다.
FADRA는 손상된 관찰 정보를 기반으로 단계별 잔차 정제를 위한 반복 잔차 적응 헤드(RRAH)를 도입하여 미세한 얼굴 디테일을 복원하면서도 사전 모델의 시간적 우선순위를 유지합니다.
FADRA는 주파수 인식 손실을 통해 시각적으로 중요한 디테일의 구조적 무결성을 보장하고, 시각적 품질과 시간적 지터링에 취약한 주파수 성분을 강조합니다.