Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiple Generative Adversarial Networks Analysis for Predicting Photographers' Retouching

論文の概要: Multiple Generative Adversarial Networks Analysis for Predicting Photographers' Retouching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02921v1
Date: Wed, 3 Jun 2020 10:10:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 18:29:05.518292
Title: Multiple Generative Adversarial Networks Analysis for Predicting Photographers' Retouching
Title（参考訳）: フォトグラファーのリタッチ予測のための複数生成逆ネットワーク解析
Authors: Marc Bickel, Samuel Dubuis, S\'ebastien Gachoud
Abstract要約: 本研究の目的は, 深層学習手法, より具体的には, 生成的敵ネットワーク(GAN)を用いてアーティストのリタッチを模倣する可能性を検討することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Anyone can take a photo, but not everybody has the ability to retouch their pictures and obtain result close to professional. Since it is not possible to ask experts to retouch thousands of pictures, we thought about teaching a piece of software how to reproduce the work of those said experts. This study aims to explore the possibility to use deep learning methods and more specifically, generative adversarial networks (GANs), to mimic artists' retouching and find which one of the studied models provides the best results.
Abstract（参考訳）: 誰でも写真を撮れるが、誰もが自分の写真をリタッチしてプロに近い結果が得られるわけではない。専門家に何千もの写真を再編集するよう依頼することは不可能であるため、専門家の仕事を再現する方法をソフトウェアに教えることを考えました。本研究の目的は, 深層学習手法, より具体的には, 生成的敵ネットワーク(GAN)を用いて, アーティストのリタッチを模倣し, どのモデルが最良の結果をもたらすかを明らかにすることである。

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