1. 튜토리얼 소개

Chain-of-Zoom(CoZ)은 KAIST AI 연구팀이 2025년 5월 26일에 발표한 체인 스케일링 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 기존의 단일 이미지 초해상도(SISR) 모델들이 지정된 한계를 훨씬 초과하는 확대가 필요할 때 제대로 작동하지 못하는 문제를 해결합니다. CoZ 프레임워크에 포함된 표준 4배 확산 초해상도 모델은 높은 시각적 품질과 충실도를 유지하면서 256배 이상의 확대를 달성할 수 있습니다. 관련 연구 논문은 여기에서 확인할 수 있습니다. 체인 오브 줌: 스케일 자기 회귀 및 선호도 정렬을 통한 극한 초고해상도 .

이 튜토리얼에서 사용된 컴퓨팅 리소스는 듀얼 카드 RTX 4090입니다.

2. 효과 표시

3. 작업 단계

1. 컨테이너를 시작하세요

2. 사용 단계

"잘못된 게이트웨이"가 표시되면 모델이 초기화 중임을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 약 2~3분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주시기 바랍니다.

구체적인 매개변수:

• 입력 이미지: 입력 이미지.
• 색상 정렬 방법:
  • 웨이블릿: 색상 보정이 수행되지 않습니다.
  • adain: 적응형 인스턴스 정규화를 통한 색상 보정.
  • nofix: 더욱 정교한 색상 보정을 위해 웨이블릿 변환을 사용합니다.

결과 

4. 토론

🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓

인용 정보

Github 사용자에게 감사드립니다 슈퍼양  이 튜토리얼의 배포. 이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.

@article{kim2025chain,
  title={Chain-of-Zoom: Extreme Super-Resolution via Scale Autoregression and Preference Alignment},
  author={Kim, Bryan Sangwoo and Kim, Jeongsol and Ye, Jong Chul},
  journal={arXiv preprint arXiv:2505.18600},
  year={2025}
}