초록
적응형 이미지 복원 모델은 모델을 다시 학습할 필요 없이 추론 시 다양한 훼손 수준의 이미지를 복원할 수 있습니다. 본 연구에서는 높은 정확도를 유지하면서 매개변수의 수를大幅减少的方法. 与现有方法不同，我们的方法可以使用单一固定大小的模型来复原图像，无论 biedaesu 数量如何. 在流行的數據集中，我們的方法在多種影像復原任務上均取得了最先進的結果，包括去噪、去JPEG和超分辨率.（注：由于“大幅减少”、“与现有方法不同”、“无论 biedaesu 数量如何”等词汇在前文中没有出现对应的韩文翻译，我将它们重新翻译如下以确保准确性。）본 연구에서는 높은 정확도를 유지하면서 매개변수의 수를 크게 줄이는 방법을 제시합니다. 기존 방법과 달리, 본 접근법은 훼손 수준에 관계없이 단일 고정 크기의 모델을 사용하여 이미지를 복원할 수 있습니다. 인기 있는 데이터셋에서, 본 방법은 다양한 이미지 복원 작업에서 크기와 정확도 측면에서 최신 결과를 도출하였습니다. 이는 노이즈 제거, JPEG 압축 해제(deJPEG), 그리고 초해상화(super-resolution) 등 여러 작업을 포함합니다.