論文の概要: Filter Style Transfer between Photos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07925v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 18:09:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 05:38:19.910115
• Title: Filter Style Transfer between Photos
• Title（参考訳）: 写真間のフィルタスタイル転送
• Authors: Jonghwa Yim, Jisung Yoo, Won-joon Do, Beomsu Kim, Jihwan Choe
• Abstract要約: フィルタスタイル転送(FST)は、モバイル端末上の2ms以下のFHD画像間のカスタムフィルタ効果を、テキストによるコンテキストロスなしで転送できる、最初のスタイル転送方式である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.796188165729342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Over the past few years, image-to-image style transfer has risen to the frontiers of neural image processing. While conventional methods were successful in various tasks such as color and texture transfer between images, none could effectively work with the custom filter effects that are applied by users through various platforms like Instagram. In this paper, we introduce a new concept of style transfer, Filter Style Transfer (FST). Unlike conventional style transfer, new technique FST can extract and transfer custom filter style from a filtered style image to a content image. FST first infers the original image from a filtered reference via image-to-image translation. Then it estimates filter parameters from the difference between them. To resolve the ill-posed nature of reconstructing the original image from the reference, we represent each pixel color of an image to class mean and deviation. Besides, to handle the intra-class color variation, we propose an uncertainty based weighted least square method for restoring an original image. To the best of our knowledge, FST is the first style transfer method that can transfer custom filter effects between FHD image under 2ms on a mobile device without any textual context loss.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、イメージ・ツー・イメージのスタイルの転送は、ニューラル画像処理のフロンティアに上昇してきた。 従来の方法は、画像間の色やテクスチャの転送といった様々なタスクでうまくいったが、instagramのようなさまざまなプラットフォームを通じてユーザーが適用するカスタムフィルタ効果では、効果的に機能することはなかった。 本稿では,新しいスタイルトランスファーの概念であるフィルタスタイルトランスファー(fst)を提案する。 従来のスタイル転送とは異なり、fstはフィルターされたスタイルイメージからコンテンツイメージにカスタムフィルタスタイルを抽出・転送することができる。 FSTは、まず、画像から画像への変換によってフィルタされた参照から元の画像を推論する。 そして、それらの差からフィルタパラメータを推定する。 基準画像から原画像を再構成する不適切な性質を解決するために,画像の各ピクセル色をクラス平均と偏差に表現する。 また,クラス内色変化に対処するために,原画像復元のための不確実性に基づく重み付き最小二乗法を提案する。 我々の知る限り、FSTは、モバイル端末上で2ms以下のFHD画像間のカスタムフィルタ効果をテキスト・コンテキスト・ロスなく転送できる最初のスタイル転送方式である。

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