본 논문은 생성 이미지 복원(IR) 분야의 발전을 다루며, 엣지 기기 배포에 적합하도록 크기와 계산 요구 사항을 줄인 효율적인 잠재 이미지 복원 방법인 ELIR을 소개합니다. ELIR은 잠재 공간 내에서 왜곡-인식 균형을 다루고, 잠재 일관성 흐름 기반 모델을 사용하여 고품질 이미지를 생성합니다. 또한, 효율적이고 가벼운 아키텍처를 도입하여 맹목적 얼굴 복원을 위한 최첨단 확산 및 흐름 기반 방식보다 4배 작고 빠릅니다. 다양한 이미지 복원 작업과 데이터 세트에 대한 포괄적인 평가를 통해 ELIR은 최첨단 방법과 경쟁력 있는 성능을 달성하여 왜곡 및 지각적 품질 메트릭의 균형을 효과적으로 유지하면서 모델 크기와 계산 비용을 크게 줄였습니다.
