연구진이 단일 RGB 이미지에서 선형 편광을 추정하는 GenPolar 프레임워크를 제안했어요. GenPolar은 Mueller 형식에 기반하여 강도 관측으로부터 채널별 선형 Stokes 성분(S1, S2)을 예측하고, 이를 통해 편광도(DoLP)와 편광각(AoP)을 유도해요.
AoP 예측 시 관측 가능성을 고려한 손실 함수를 적용하여 약한 편광 영역에서의 불안정성을 완화했어요. 효율적인 추론을 위해 다단계 조건부 확산 모델을 1단계 생성기로 증류하는 2단계 학습 전략을 사용했어요.
회전 편광기, 분할 초점면, 하이브리드 데이터 세트에서 실험 결과, GenPolar은 DoLP 정확도와 AoP 안정성 모두에서 최고 성능을 달성했어요. 재료 감지 및 반사 제거와 같은 다운스트림 응용 분야에서 상당한 성능 향상을 보였어요.