송수환 교수 연구팀, 'CVPR 2026' 논문 게재 승인
송수환 교수 연구팀, 'CVPR 2026' 논문 게재 승인
우리 대학 컴퓨터AI학부 송수환 교수 연구팀(참여: 최인성, 이시우 석사과정)이 제출한 논문이 컴퓨터비전 분야 Top-Tier 학회인'CVPR 2026'에 최종 채택되었다.
IEEE/CVF가 주관하는 CVPR은 Computer Vision 분야 최고 권위의 국제 학술대회로, 올해 행사는 2026년 6월 3일부터 7일까지 미국 콜로라도 컨벤션 센터에서 열린다.
▲ (왼쪽부터) 최인성 석사과정, 이시우 석사과정, 송수환 교수
본 논문은 송수환 교수 연구팀의 최인성, 이시우 석사과정이 공동 1저자로 작성했으며, ‘Partial-Reference Image Quality Assessment (PR-IQA)’ 제목으로,
정답 이미지 없이도 확산 모델(Diffusion model)이 생성한 이미지의 품질을 평가하여 3D 복원 성능을 향상시키는 새로운 품질 평가 프레임워크를 제안하였다.
기존의 확산 모델을 활용한 희소 시점 합성 기술들은 생성된 가상 이미지 내에 광학적 및 기하학적 불일치를
빈번하게 포함하여 이를 3D Gaussian Splatting (3DGS) 학습에 그대로 사용할 경우 오히려 3D 복원 품질을 훼손시키는 한계를 보였다.
이를 연구팀은 서로 다른 시점 간의 기하학적 일관성을 바탕으로 '부분 품질 맵(Partial Quality Map)'을 먼저 도출하고,
참조 뷰의 문맥을 통합하는 교차 주의(Cross-attention) 메커니즘을 통해 이를 고밀도의 전체 품질 맵으로 완성(Quality completion)해 내는 PR-IQA 프레임워크를 개발하였다.
그림. 논문에서 제안하는 PR-IQA 기반 3DGS 생성 프레임워크
