Bird-SR: Bidirectional Reward-Guided Diffusion for Real-World Image Super-Resolution

Fri, 17 Apr 2026 07:44:08 GMT

### 저자

Zihao Fan, Xin Lu, Yidi Liu, Jie Huang, Dong Li, Xueyang Fu, Baocai Yin

### 💡 개요

본 논문은 실제 환경에서의 이미지 초해상도(Super-Resolution, SR) 문제를 해결하기 위해 Bird-SR이라는 새로운 프레임워크를 제안합니다. Bird-SR은 텍스트-이미지 생성 모델의 사전 지식을 활용하는 확산 모델(diffusion model) 기반으로, 훈련 데이터와 실제 데이터 간의 분포 차이로 인한 성능 저하 문제를 극복하고자 합니다. 특히, 구조적 충실도와 지각적 향상을 동시에 달성하기 위해 순방향 및 역방향 보상 안내 확산 방식을 사용하며, 합성 데이터와 실제 데이터를 모두 활용합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **실제 환경 초해상도 성능 향상**: Bird-SR은 합성 데이터셋으로 훈련된 기존 모델이 실제 이미지에서 겪는 성능 저하 문제를 효과적으로 해결하며, 특히 지각적 품질 측면에서 최신 기술을 능가하는 성과를 보입니다.

- **구조적 충실도와 지각적 품질 균형**: 확산 과정의 초기 단계에서는 구조 보존을 위해 합성 데이터에 직접 최적화하고, 후반 단계에서는 지각적 향상을 위해 보상 피드백 학습을 적용함으로써 두 가지 목표를 효과적으로 달성합니다.

- **리워드 해킹 완화 및 일반화 능력 강화**: 합성 데이터에 대한 상대적 우위 공간에서의 보상 설계와 실제 데이터에 대한 의미론적 정렬 제약을 통해 리워드 해킹을 방지하고, 동적 충실도-지각 가중치 전략을 통해 확산 단계에 따른 학습 초점을 효과적으로 전환하여 모델의 일반화 능력을 높였습니다.

- **한계점**: 제안된 방법론이 복잡한 실제 환경의 다양한 변수를 완전히 반영하기에는 추가적인 연구가 필요할 수 있습니다. 또한, 제안된 보상 함수 및 가중치 전략의 일반화 가능성에 대한 추가적인 검증이 필요합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2602.07069)