연구진은 이미지 재조명 시 일관성 있는 특징 이동(CFT)을 위한 새로운 훈련 원칙을 제시했어요. CFT는 rectified flow 기반으로 소스 이미지에서 타겟 이미지로 조명에 일관된 특징을 이동시키는 것을 목표로 합니다. 새로운 훈련 방법은 복잡한 조명 환경에서도 콘텐츠 보존을 유지하며 조명 변화를 안정적으로 만듭니다.
연구진은 대규모 인물 재조명 데이터셋을 구축하여 다양한 조명 효과를 지원하고, 기존 방식보다 성능이 향상되었음을 입증했어요. CFT는 스타일 변환과 같은 다른 편집 작업에도 적용 가능합니다.
연구 결과는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 이미지 재조명 분야의 새로운 가능성을 제시합니다.