論文の概要: StarEnhancer: Learning Real-Time and Style-Aware Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12898v1
• Date: Tue, 27 Jul 2021 15:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-28 14:37:47.543426
• Title: StarEnhancer: Learning Real-Time and Style-Aware Image Enhancement
• Title（参考訳）: StarEnhancer: リアルタイムとスタイル対応の画像強調学習
• Authors: Yuda Song, Hui Qian, Xin Du
• Abstract要約: 本稿では,StarEnhancerと呼ばれる単一のモデルのみを用いて,複数の音調スタイルをカバーする深層学習に基づく画像強調手法を提案する。 シンプルなワンタイム設定で、ユーザーはモデルをカスタマイズして、拡張されたイメージを美学に合わせたものにすることができる。 提案手法は対話性に優れており,直感的なオプションを用いて画像の微調整を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.334942560477348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image enhancement is a subjective process whose targets vary with user preferences. In this paper, we propose a deep learning-based image enhancement method covering multiple tonal styles using only a single model dubbed StarEnhancer. It can transform an image from one tonal style to another, even if that style is unseen. With a simple one-time setting, users can customize the model to make the enhanced images more in line with their aesthetics. To make the method more practical, we propose a well-designed enhancer that can process a 4K-resolution image over 200 FPS but surpasses the contemporaneous single style image enhancement methods in terms of PSNR, SSIM, and LPIPS. Finally, our proposed enhancement method has good interactability, which allows the user to fine-tune the enhanced image using intuitive options.
• Abstract（参考訳）: 画像エンハンスメントはユーザの好みに応じてターゲットが変化する主観的プロセスである。 本稿では,starenhancerと呼ばれる単一モデルのみを用いて,複数の音声スタイルをカバーする深層学習に基づく画像強調手法を提案する。 たとえそのスタイルが見えないとしても、あるトーンのスタイルから別のスタイルに画像を変換することができる。 シンプルなワンタイム設定で、ユーザーはモデルをカスタマイズして、改善されたイメージをより美学に合わせて作成することができる。 そこで本研究では,200fps以上の4k解像度画像を処理できるが,psnr,ssim,lpipの点で,同時代のsingle style画像強調法を超越した,高度に設計されたエンハンサーを提案する。 最後に,提案手法は対話性が良好であり,ユーザが直感的オプションを用いて拡張画像の微調整を行うことができる。

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