본 논문은 증강 현실(AR) 환경에서 원활한 합성을 위해 삽입된 객체의 색상을 주변 이미지와 시각적으로 일치시키는 색상 조화 문제를 다룹니다. 실시간 처리가 어려운 기존 색상 조화 알고리즘의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 장치 내 추론을 지원하는 경량 접근 방식을 제안합니다. 이를 위해, 콤팩트한 인코더를 훈련하여 Monge-Kantorovich 수송 맵을 예측하는 고전적인 최적 수송 이론을 활용합니다. MKL-Harmonizer 알고리즘을 개발하고, 최첨단 기법들과 비교하여 실제 AR 합성 이미지에서 최고의 종합 점수를 달성했음을 입증했습니다. 또한 연구자들의 추가 데이터 획득을 지원하기 위해 픽셀 정확한 마스크 및 데이터 수집 도구를 갖춘 AR 합성 이미지 전용 데이터 세트를 공개합니다.
