연구진이 다양한 손상 유형에 대응하는 올인원 이미지 복원 프레임워크 QuReC를 제안했어요.
QuReC는 손상 유형에 따라 쿼리별 안내를 제공하는 DQRM과 로컬-글로벌 응답을 보정하는 LGRCM으로 구성돼요.
DQRM은 손상 프로토타입 공간과 쿼리를 매칭해 공간적으로 적응적인 복원 안내를 제공하고, LGRCM은 로컬-글로벌 정보를 통합해 복원 성능을 향상시킵니다.
실험 결과 QuReC는 여러 올인원 이미지 복원 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여줬고, 코드는 GitHub에서 공개됐어요.