디스캔디퓨전 AI 모델 체험 

▶️ 본 태스크는 경희대 배성호 교수 연구실에서 개발한 DescanDiffusion 모델을 체험해볼 수 있는 공간입니다.

 📨 모델 체험 후, 관심이 생기신 분들은 아래 이메일 주소로 연락 부탁 드립니다!  😃

 📨 shbae@khu.ac.kr (배성호 교수), jhcha08@naver.com (차정훈 연구원)

▶️ ‘플레이 탭’에서 모델을 체험해보세요.
 📨  회원가입 → 로그인 → 상단의 체험하기 클릭 후, →  ‘플레이 탭’ 클릭!

디스캔디퓨전 특징

	External noise   외부 이물질 유입 등으로 인한 외부 노이즈 복원
Internal noise   스캐너와 프린터 간 광학적 상호작용에서 발생하는 내부 노이즈 복원
	Bleed-through   스캔 과정에서 종이 뒷면이 비치는 현상 복원
Texture distortion   종이 질감이 그대로 스캔되는 현상 복원
	Halftone pattern   프린트 시 발생하는 잉크 점 형태의 하프톤 패턴 복원
Color transition   오랜 보존 기간으로 인해 발생하는 색상 변화 복원

디스캔디퓨전 장점

Global Color Correction(글로벌 색상 교정)으로,
CNN 기반 색상 인코더를 활용해 색상 변화로 인한 열화를 제거합니다

Local Generative Refinement(국소 생성 복원)으로,
Diffusion 모델을 적용해 색상 외의 다양한 열화를 정교하게 제거합니다.

스캔이미지 복원 방법

복원이 필요한 스캔 이미지를 패널로 드래그 앤 드롭 하거나  
Dropbox를 클릭하여 드라이브의 이미지를 업로드합니다.
빠른 시작을 위해 샘플 이미지를 시도할 수도 있습니다.

업로드되면 Submit을 클릭하면 스캔 이미지 복원이 진행됩니다.
더 많은 편집 옵션을 경험하고 싶으시면 하단에 위치한 고급설정에서 변경할 수 있습니다. 
복원이 필요한 스캔 이미지의 품질을 개선하기 위해 다양한 옵션을 확인할 수 있습니다.

디스캔디퓨전으로 복원된 이미지가 만족스럽다면 마우스 우클릭 후 이미지를 저장할 수 있습니다.
또한, 하단의 ‘Clear’ 버튼을 클릭하면 새로운 스캔 이미지를 복원할 수도 있습니다.

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✨ 코드: https://github.com/jhcha08/Descanning
🏆 논문: https://arxiv.org/abs/2402.05350