잔차 생성을 통한 확산 모델 그림자 제거
대규모 생성 모델은 다양한 시각 작업에서 놀라운 발전을 이루었지만, 이미지 그림자 제거 분야에서는 여전히 어려움이 있습니다. 기존 모델들은 사실적인 디테일을 생성하지만 이미지 콘텐츠의 정밀한 보존이라는 그림자 제거의 핵심 요구사항을 충족하지 못하고, 종종 충실도보다는 다양성에 치중하는 경향이 있습니다. 본 연구는 그림자 없는 이미지를 처음부터 재생성하려던 기존 접근 방식과 달리, 확산 모델을 활용하여 이미지 잔차를 생성하고 정제하는 새로운 전략을 제안합니다. 이 방법은 그림자 진 이미지에 내재된 상세 정보를 최대한 활용하여 그림자…