본 논문은 실제 세계의 퇴화된 이미지(예: 오래된 사진, 저해상도 이미지) 복원을 위한 새로운 확산 모델을 제안합니다. 기존 데이터 기반 접근 방식의 한계인 고충실도 복원과 개체 수준의 색상 제어 문제를 해결하기 위해, 사전 훈련된 Stable Diffusion 모델을 활용하여 고충실도 복원을 수행합니다. 핵심 기술인 내부 이미지 디테일 향상(IIDE) 기법을 통해 확산 모델이 퇴화 효과를 완화하면서 중요한 구조적 및 질감 정보를 보존하도록 유도합니다. 다양한 퇴화 요인을 시뮬레이션하는 퇴화 연산을 확산 잡음 제거 과정에 주입하는 방식으로 진행되며, 정성적 및 정량적 평가에서 최첨단 모델보다 성능이 우수함을 실험적으로 보여줍니다. 또한 텍스트 기반 복원을 지원하여 전문 사진 편집 전문가 수준의 개체 수준 색상 제어를 가능하게 합니다.
