짝을 이루지 않은 RGB-고해상도 이미지(HSI) 쌍을 사용한 고해상도 이미지 생성(HIG) 네트워크의 실제 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 범위-영공간 분해(RND) 방법론을 통해 짝을 이루지 않은 HIG(UnHIG)를 범위 공간의 상호 작용 및 영공간의 보상으로 모델링함으로써 이러한 문제를 해결한다. 대조 학습을 통해 짝을 이루지 않은 데이터의 기하학적 및 스펙트럼 분포를 효과적으로 정렬하고, 제안된 비균일 Kolmogorov-Arnold 네트워크를 통해 이중 영역 입력의 주파수 표현을 매핑하고, 저하 및 고주파수 구성 요소와 같은 영공간을 철저히 마이닝한다. 광범위한 비교 실험을 통해 UnHIG 분야의 새로운 기준을 제시한다.
