論文の概要: HistoGAN: Controlling Colors of GAN-Generated and Real Images via Color Histograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11731v2
• Date: Sat, 27 Mar 2021 02:23:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 02:37:54.414365
• Title: HistoGAN: Controlling Colors of GAN-Generated and Real Images via Color Histograms
• Title（参考訳）: HistoGAN:カラーヒストグラムによるGAN生成画像と実画像の色制御
• Authors: Mahmoud Afifi, Marcus A. Brubaker, Michael S. Brown
• Abstract要約: HistoGANは、GAN生成画像の色を制御するための色ヒストグラムに基づく方法である。 我々は、HistoGANを拡張して、実画像を再色する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77252727786091
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While generative adversarial networks (GANs) can successfully produce high-quality images, they can be challenging to control. Simplifying GAN-based image generation is critical for their adoption in graphic design and artistic work. This goal has led to significant interest in methods that can intuitively control the appearance of images generated by GANs. In this paper, we present HistoGAN, a color histogram-based method for controlling GAN-generated images' colors. We focus on color histograms as they provide an intuitive way to describe image color while remaining decoupled from domain-specific semantics. Specifically, we introduce an effective modification of the recent StyleGAN architecture to control the colors of GAN-generated images specified by a target color histogram feature. We then describe how to expand HistoGAN to recolor real images. For image recoloring, we jointly train an encoder network along with HistoGAN. The recoloring model, ReHistoGAN, is an unsupervised approach trained to encourage the network to keep the original image's content while changing the colors based on the given target histogram. We show that this histogram-based approach offers a better way to control GAN-generated and real images' colors while producing more compelling results compared to existing alternative strategies.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は高品質な画像を生成することができるが、制御は困難である。 GANベースの画像生成を単純化することは、グラフィックデザインや芸術作品に採用するために重要である。 この目標はganが生成する画像の外観を直感的に制御できる手法に多大な関心を寄せている。 本稿では,GAN生成画像の色を色ヒストグラムで制御するHistoGANを提案する。 色ヒストグラムは、ドメイン固有の意味論から切り離されたまま画像色を記述する直感的な方法を提供する。 具体的には,最近のstyleganアーキテクチャの効果的な修正を行い,対象色ヒストグラム特徴で特定されたgan生成画像の色を制御する。 次に、HistoGANを拡張して実画像を再色する方法を説明する。 画像の再色には、HistoGANとともにエンコーダネットワークを共同で訓練する。 リカラー化モデルであるReHistoGANは、指定されたターゲットヒストグラムに基づいて色を変更しながら、元の画像の内容を維持するようネットワークに促す、教師なしのアプローチである。 このヒストグラムベースのアプローチは、gan生成および実画像の色を制御するより良い方法を提供し、既存の代替戦略よりも説得力のある結果が得られることを示す。

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