플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 방송국이 갖고 있는 기존 열화된 contents에 대한 화질 개선 필요성 - 화질 개선을 위한 전체 restoration 과정에 대한 orchestration필요 2) 프로젝트 목표 - 단순 bicubic upsampling에 비해 뛰어난 화질 보장 - interlace 영상 및 입력 영상의 degradation에 따른 적절한 파이프 라인 선택 3) 주안점 - 기존 AI기반
프로젝트 성과
화질 평가
기존 bicubic 으로 upsampling한 것에 비해 PSNR 최소 3dB이상 향상
핵심 기능
Containerized Service
각 AI 모델은 각자 Docker container에서 동작하도록 구현
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 - 온프레미스 GPU 환경에서의 방송 contents에 대한 Super Resolution 모델 생성을 위한 파이프라인 개발 2) 작업 범위 - Video Super Resolution 모델 개발, Font-end 개발, Flask 통한 Rest API 서버 개발, Celery + Redis를 통한 job scheduling, VLM을 통한 degradation leve
