미디어 내 아티팩트/저하를 검출 및 제거하는 방법 및 전자 장치

미디어 내 아티팩트/저하를 검출 및 제거하는 방법 및 전자 장치가 개시된다. 실시예들은 상기 미디어 내 아티팩트 및/또는 저하의 검출을 트리거한다. 상기 검출은 자동이나 수동으로 트리거된다. 실시예들은 상기 미디어 내에 존재하는 아티팩트 및/또는 저하를 표시하기 위해 상기 미디어와 연관된 아티팩트/품질 태그 정보를 생성하고, 상기 아티팩트/검출 태그 정보를 메타데이터로 또는 데이터베이스에 저장한다. 실시예들은 상기 미디어를 향상시키기 위해, 상기 미디어와 연관된 아티팩트/품질 태그 정보에 기반하여, 상기 미디어에 적용될 AI 기반 미디어 처리 모델을 식별한다. 실시예들은 소정 순서로 정리된 상기 식별된 AI 기반 미디어 처리 모델들의 파이프라인을 선택할 수 있다. 상기 AI 기반 미디어 처리 모델들은 상기 미디어를 향상시키기 위해 소정 순서로 미디어에 적용된다. 실시예들은 향상의 최적성은 미디어의 심미적 점수가 향상 후에 최대값에 도달한 것으로 결정하여 확보된다. Example embodiments include a method and an electronic device for detecting and removing artifacts/degradations in media. Embodiments may detect artifacts and/or degradations in the media based on tag information indicating at least one artifact included in the media. The detection may be triggered automatically or manually. Embodiments may generate artifact/quality tag information associated with the media to indicate artifacts and/or degradations present in the media, and may store the artifact/quality tag information as metadata and/or in a database. Embodiments may identify, based on the artifact/quality tag information associated with the media, at least one artificial intelligence (AI)-based media processing model to be applied to the media to enhance the media. The at least one AI-based media processing model may be configured to enhance at least one artifact detected in the media. Embodiments may enhance the media by applying the at least one AI-based media enhancement model to the media.