論文の概要: Reference-Based Sketch Image Colorization using Augmented-Self Reference and Dense Semantic Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05207v1
• Date: Mon, 11 May 2020 15:52:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 20:28:32.193278
• Title: Reference-Based Sketch Image Colorization using Augmented-Self Reference and Dense Semantic Correspondence
• Title（参考訳）: 自己参照と密接な意味対応を用いた参照に基づくスケッチ画像のカラー化
• Authors: Junsoo Lee, Eungyeup Kim, Yunsung Lee, Dongjun Kim, Jaehyuk Chang, Jaegul Choo
• Abstract要約: 本稿では,すでに色のついた参照画像が与えられたスケッチ画像の自動着色作業に取り組む。 仮想参照として幾何学的歪みを持つ同一画像を有効利用することにより、色付き出力画像の基底真理を確保できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.848390767305276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the automatic colorization task of a sketch image given an already-colored reference image. Colorizing a sketch image is in high demand in comics, animation, and other content creation applications, but it suffers from information scarcity of a sketch image. To address this, a reference image can render the colorization process in a reliable and user-driven manner. However, it is difficult to prepare for a training data set that has a sufficient amount of semantically meaningful pairs of images as well as the ground truth for a colored image reflecting a given reference (e.g., coloring a sketch of an originally blue car given a reference green car). To tackle this challenge, we propose to utilize the identical image with geometric distortion as a virtual reference, which makes it possible to secure the ground truth for a colored output image. Furthermore, it naturally provides the ground truth for dense semantic correspondence, which we utilize in our internal attention mechanism for color transfer from reference to sketch input. We demonstrate the effectiveness of our approach in various types of sketch image colorization via quantitative as well as qualitative evaluation against existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,すでに色のついた参照画像が与えられたスケッチ画像の自動着色作業に取り組む。 スケッチ画像のカラー化は、漫画、アニメーション、その他のコンテンツ制作アプリケーションでは高い需要があるが、スケッチ画像の情報不足に悩まされている。 これを解決するために、参照画像は、信頼性とユーザ主導の方法で色付けプロセスをレンダリングすることができる。 しかし、与えられた参照を反映する色付き画像(例えば、基準グリーンカーに与えられた元の青い車のスケッチを着色するなど)に対して、意味的に意味のある画像のペアを十分に有する訓練データセットを作成することは困難である。 この課題に対処するために,仮想参照として幾何学的歪みを持つ同一画像を有効利用し,色付き出力画像に対する基底真理を確保することを提案する。 さらに,本手法は,筆跡からスケッチ入力への色移動に,内部の注意機構を利用する密接な意味対応のための基礎的真理を提供する。 提案手法の有効性を,様々な種類のスケッチ画像の定量化および既存手法に対する定性評価により示す。

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