<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Retinex on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/retinex/</link><description>Recent content in Retinex on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 14 Jun 2026 16:22:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/retinex/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>0.7K 파라미터로 어둠을 깨우다 — 맨체스터대 학부생이 만든 초경량 저조도 보정 AI 'MultiNeX'</title><link>https://techllm.github.io/posts/multinex-ultra-lightweight-llie-manchester/</link><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 16:22:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/multinex-ultra-lightweight-llie-manchester/</guid><description>맨체스터대 학부 3학년이 CVPR 2026에 발표한 MultiNeX는 0.7K~45K 파라미터로 PairLIE(330K), ZeroDCE(80K)를 앞서는 저조도 이미지 보정 모델이다. Retinex 이론과 컴팩트 신경망을 결합한 실시간 엣지 AI 레시피.</description></item></channel></rss>