論文の概要: Image Stylization: From Predefined to Personalized
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10945v1
- Date: Sat, 22 Feb 2020 06:48:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 19:47:59.000378
- Title: Image Stylization: From Predefined to Personalized
- Title（参考訳）: Image Stylization: 定義済みからパーソナライズへ
- Authors: Ignacio Garcia-Dorado, Pascal Getreuer, Bartlomiej Wronski, Peyman
Milanfar
- Abstract要約: 本稿では,さまざまな事前定義されたフィルタブロックを用いて,新しい画像スタイリングの対話的設計を行うフレームワークを提案する。
私たちの結果には、インタラクティブツールを使って設計された10以上のスタイル、手続き的に作成されたスタイルセット、BLADEアプローチでトレーニングされた新しいフィルタが含まれています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.32038355309114
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a framework for interactive design of new image stylizations using
a wide range of predefined filter blocks. Both novel and off-the-shelf image
filtering and rendering techniques are extended and combined to allow the user
to unleash their creativity to intuitively invent, modify, and tune new styles
from a given set of filters. In parallel to this manual design, we propose a
novel procedural approach that automatically assembles sequences of filters,
leading to unique and novel styles. An important aim of our framework is to
allow for interactive exploration and design, as well as to enable videos and
camera streams to be stylized on the fly. In order to achieve this real-time
performance, we use the \textit{Best Linear Adaptive Enhancement} (BLADE)
framework -- an interpretable shallow machine learning method that simulates
complex filter blocks in real time. Our representative results include over a
dozen styles designed using our interactive tool, a set of styles created
procedurally, and new filters trained with our BLADE approach.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多種多様なフィルタブロックを用いた新しい画像スタイライゼーションのインタラクティブな設計のためのフレームワークを提案する。
新規および既製のイメージフィルタリングとレンダリング技術の両方が拡張され、ユーザーが創造性を解き放ち、特定のフィルタセットから新しいスタイルを直感的に発明し、修正し、チューニングすることができる。
この手動設計と並行して、フィルタのシーケンスを自動的に組み立て、ユニークで斬新なスタイルへと導く新しい手続き手法を提案する。
私たちのフレームワークの重要な目的は、インタラクティブな探索とデザインを可能にし、ビデオやカメラストリームをオンザフライでスタイリッシュできるようにすることです。
このリアルタイムパフォーマンスを実現するために、複雑なフィルタブロックをリアルタイムにシミュレートする解釈可能な浅層機械学習手法である、‘textit{Best Linear Adaptive Enhancement}(BLADE)フレームワークを使用する。
私たちの代表的成果には、インタラクティブツールを使って設計された10以上のスタイル、手続き的に作成されたスタイルセット、BLADEアプローチでトレーニングされた新しいフィルタが含まれる。
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