論文の概要: Making Images Real Again: A Comprehensive Survey on Deep Image Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14490v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 09:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 18:03:06.505387
• Title: Making Images Real Again: A Comprehensive Survey on Deep Image Composition
• Title（参考訳）: 画像の作り直し:ディープ・イメージ・コンポジションに関する総合的な調査
• Authors: Li Niu, Wenyan Cong, Liu Liu, Yan Hong, Bo Zhang, Jing Liang, Liqing Zhang
• Abstract要約: 画像合成は、ある画像から前景を切り取り、別の画像に貼り付け、合成画像を作成することを目的としている。 しかし、合成画像が非現実的になるような問題は数多くある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.732542223106236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a common image editing operation, image composition aims to cut the foreground from one image and paste it on another image, resulting in a composite image. However, there are many issues that could make the composite images unrealistic. These issues can be summarized as the inconsistency between foreground and background, which include appearance inconsistency (e.g., incompatible color and illumination) and geometry inconsistency (e.g., unreasonable size and location). Previous works on image composition target at one or more issues. Since each individual issue is a complicated problem, there are some research directions (e.g., image harmonization, object placement) which focus on only one issue. By putting all the efforts together, we can acquire realistic composite images. Sometimes, we expect the composite images to be not only realistic but also aesthetic, in which case aesthetic evaluation needs to be considered. In this survey, we summarize the datasets and methods for the above research directions. We also discuss the limitations and potential directions to facilitate the future research for image composition. Finally, as a double-edged sword, image composition may also have negative effect on our lives (e.g., fake news) and thus it is imperative to develop algorithms to fight against composite images. Datasets and codes for image composition are summarized at https://github.com/bcmi/Awesome-Image-Composition.
• Abstract（参考訳）: 一般的な画像編集操作として、画像合成は前景を1枚の画像から切り離して別の画像に貼り付けることを目的としており、合成画像となる。 しかし、合成画像が非現実的になるような問題は数多くある。 これらの問題は、前景と背景の矛盾(例えば、不適合な色と照明)と幾何学的不整合(例えば、不合理な大きさと位置)である。 以前、画像合成のターゲットは1つ以上の問題だった。 個々の問題は複雑な問題であるため、ある研究方向(例えば、画像調和、オブジェクト配置など)が1つの問題だけに焦点を当てている。 すべての努力をまとめることで、現実的な合成画像を得ることができる。 時には、合成画像が現実的なだけでなく、美的評価も考慮する必要があると期待することもある。 本稿では,上記研究の方向性に関するデータセットと手法について概説する。 また,画像合成の今後の研究を促進するための限界と可能性について考察する。 最後に、二重刃の剣として、画像合成は私たちの生活(例えばフェイクニュース)に悪影響を及ぼす可能性があるため、複合画像と戦うアルゴリズムを開発することが不可欠である。 画像合成のためのデータセットとコードはhttps://github.com/bcmi/Awesome-Image-Compositionで要約されている。

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