論文の概要: Generative Probabilistic Image Colorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14518v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 16:10:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-30 14:49:05.929478
- Title: Generative Probabilistic Image Colorization
- Title(参考訳): 生成確率的画像彩色
- Authors: Chie Furusawa, Shinya Kitaoka, Michael Li, Yuri Odagiri
- Abstract要約: 本稿では,音の劣化の各ステップを逆転させる確率モデル列を訓練する拡散型生成法を提案する。
入力として線引き画像が与えられた場合、本手法は複数の候補色付き画像を提案する。
提案手法は,色条件の画像生成タスクだけでなく,実用的な画像補完や塗装タスクにも有効である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.110198946293069
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose Generative Probabilistic Image Colorization, a diffusion-based
generative process that trains a sequence of probabilistic models to reverse
each step of noise corruption. Given a line-drawing image as input, our method
suggests multiple candidate colorized images. Therefore, our method accounts
for the ill-posed nature of the colorization problem. We conducted
comprehensive experiments investigating the colorization of line-drawing
images, report the influence of a score-based MCMC approach that corrects the
marginal distribution of estimated samples, and further compare different
combinations of models and the similarity of their generated images. Despite
using only a relatively small training dataset, we experimentally develop a
method to generate multiple diverse colorization candidates which avoids mode
collapse and does not require any additional constraints, losses, or
re-training with alternative training conditions. Our proposed approach
performed well not only on color-conditional image generation tasks using
biased initial values, but also on some practical image completion and
inpainting tasks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,確率モデルの列を訓練し,ノイズ破壊の各ステップを反転させる拡散に基づく生成過程である生成確率画像のカラー化を提案する。
入力として線引き画像が与えられた場合,複数のカラー化画像が提案される。
したがって,本手法は着色問題の性質に悪影響を及ぼす。
ライン描画画像のカラー化に関する包括的実験を行い,推定サンプルの限界分布を補正するスコアベースmcmc法の影響を報告し,さらにモデルの組み合わせと生成画像の類似性について比較した。
比較的小さなトレーニングデータセットのみを用いて,モード崩壊を回避し,追加の制約や損失,代替トレーニング条件による再トレーニングを必要としない,多種多様なカラー化候補を生成する手法を実験的に開発した。
提案手法は,初期値のバイアスを用いた色条件画像生成タスクだけでなく,実用的な画像補完や塗装タスクにも有効である。
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