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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14490v6
• Date: Mon, 20 Jan 2025 04:45:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:52.885611
• 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解できる。 オブジェクト配置は、前景の適切なスケール、位置、形状を見つけることを目的としています。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.09380539557308
• License:
• Abstract: As a common image editing operation, image composition (object insertion) 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 (resp., reflection) generation aims to generate plausible shadow (resp., reflection) 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 (object insertion). In this paper, we conduct comprehensive survey over the sub-tasks and combinatorial task of image composition (object insertion). For each one, we summarize the existing methods, available datasets, and common evaluation metrics. We have also contributed the first image composition toolbox libcom, which assembles 10+ image composition related functions.
• Abstract（参考訳）: 一般的な画像編集操作として、画像合成(オブジェクト挿入)は、ある画像と別の背景画像から前景を組み合わせることを目的としており、複合画像となる。 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、外観の不整合(例えば、不整合照明)、幾何学的不整合(例、不合理サイズ)、意味的不整合(例、不整合意味文脈)を含む、前景と背景の矛盾として要約できる。 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。 具体的には、オブジェクト配置は、前景の適切なスケール、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。 画像調和は、前景の照明統計を調整することを目的としている。 影(反射、反射)生成は、前景のための可塑性影(反射、反射)を生成することを目的としている。 これらのサブタスクを順次又は並列に実行して、現実的な合成画像を取得することができる。 我々の知る限りでは、画像合成(オブジェクト挿入)に関する以前の調査はない。 本稿では,画像合成(オブジェクト挿入)のサブタスクと組み合わ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、一般的な評価指標を要約する。 また、10以上の画像合成関連関数を組み立てる最初の画像合成ツールボックスlibcomを寄贈した。

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