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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14490v4
• Date: Sat, 2 Mar 2024 08:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 21:28:59.925740
• 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: 画像合成タスクは複数のサブタスクに分割でき、各サブタスクは1つ以上の課題を目標とすることができる。 本稿では,サブタスクの包括的調査と画像合成のブレンディングを行う。 それぞれについて、既存のメソッド、利用可能なデータセット、一般的な評価指標を要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.80346383668234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a common image editing operation, image composition aims to combine the foreground from one image and another background 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 includes appearance inconsistency (e.g., incompatible illumination), geometry inconsistency (e.g., unreasonable size), and semantic inconsistency (e.g., mismatched semantic context). Image composition task could be decomposed into multiple sub-tasks, in which each sub-task targets at one or more issues. Specifically, object placement aims to find reasonable scale, location, and shape for the foreground. Image blending aims to address the unnatural boundary between foreground and background. Image harmonization aims to adjust the illumination statistics of foreground. Shadow generation aims to generate plausible shadow for the foreground. These sub-tasks can be executed sequentially or parallelly to acquire realistic composite images. To the best of our knowledge, there is no previous survey on image composition. In this paper, we conduct comprehensive survey over the sub-tasks and combinatorial task of image composition. For each one, we summarize the existing methods, available datasets, and common evaluation metrics. Datasets and codes for image composition are summarized at https://github.com/bcmi/Awesome-Image-Composition. We have also contributed the first image composition toolbox: libcom https://github.com/bcmi/libcom, which assembles 10+ image composition related functions (e.g., image blending, image harmonization, object placement, shadow generation, generative composition). The ultimate goal of this toolbox is solving all the problems related to image composition with simple `import libcom'.
• Abstract（参考訳）: 一般的な画像編集操作として、画像合成は、ある画像と別の背景画像から前景を合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。 これらの問題は、前景と背景の矛盾(例えば、不整合照明)、幾何学的不整合(例えば、不合理なサイズ)、意味的不一貫性(例えば、ミスマッチされた意味的文脈)を含む。 画像合成タスクは複数のサブタスクに分解され、各サブタスクが1つ以上の課題を目標とする。 特に、オブジェクト配置は、前景の合理的なスケール、位置、形状を見つけることを目的としている。 画像ブレンディングは、前景と背景の間の不自然な境界に対処することを目的としている。 イメージ調和は前景の照明統計を調整することを目的としている。 シャドウ生成は、フォアグラウンドで可能なシャドウを生成することを目的としている。 これらのサブタスクは順次または並列に実行でき、リアルな合成画像を取得する。 我々の知る限りでは、画像合成に関する以前の調査はない。 本稿では,画像合成のサブタスクと組合せタスクについて包括的調査を行う。 それぞれについて、既存のメソッド、利用可能なデータセット、一般的な評価メトリクスをまとめます。 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。 libcom https://github.com/bcmi/libcom は10以上の画像合成関連関数(画像ブレンディング、画像調和、オブジェクト配置、影生成、生成合成など)を組み立てるツールボックスである。 このツールボックスの最終的な目標は、単純な‘import libcom’で画像合成に関連するすべての問題を解決することだ。

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