연구진은 기존 이미지 색상화 시스템의 고정 휘도 설계를 개선하여, 역사적 정색채 사진과 같이 자연스러운 휘도와 다른 회색조 이미지에서도 신뢰성을 높이는 새로운 프레임워크를 제안했어요.
새로운 프레임워크는 전체 RGB 이미지를 편집하는 방식으로, 현대 범색채 조건과 역사적 정색채 조건을 모두 고려한 혼합 회색조 객관 함수를 사용해 학습돼요.
COCO, ImageNet, 멀티 인스턴스 벤치마크 실험 결과, 기존 방식과 경쟁력 있는 성능을 보였으며, 특히 정색채 이미지에서 눈에 띄는 색상 오류가 적었습니다.