論文の概要: Learning Pixel-Adaptive Weights for Portrait Photo Retouching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03536v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 07:23:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 15:23:05.517965
• Title: Learning Pixel-Adaptive Weights for Portrait Photo Retouching
• Title（参考訳）: ピクセル適応重み学習によるポートレート写真リタッチ
• Authors: Binglu Wang, Chengzhe Lu, Dawei Yan, Yongqiang Zhao
• Abstract要約: ポートレート写真リタッチ(Portrait photo retouching)は、人間の領域の優先度とグループレベルの一貫性を強調する写真リタッチタスクである。 本稿では,局所的なコンテキストキューをモデル化し,手直し品質を明示的に改善する。 PPR10Kデータセットの実験により,本手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9843222704723809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Portrait photo retouching is a photo retouching task that emphasizes human-region priority and group-level consistency. The lookup table-based method achieves promising retouching performance by learning image-adaptive weights to combine 3-dimensional lookup tables (3D LUTs) and conducting pixel-to-pixel color transformation. However, this paradigm ignores the local context cues and applies the same transformation to portrait pixels and background pixels when they exhibit the same raw RGB values. In contrast, an expert usually conducts different operations to adjust the color temperatures and tones of portrait regions and background regions. This inspires us to model local context cues to improve the retouching quality explicitly. Firstly, we consider an image patch and predict pixel-adaptive lookup table weights to precisely retouch the center pixel. Secondly, as neighboring pixels exhibit different affinities to the center pixel, we estimate a local attention mask to modulate the influence of neighboring pixels. Thirdly, the quality of the local attention mask can be further improved by applying supervision, which is based on the affinity map calculated by the groundtruth portrait mask. As for group-level consistency, we propose to directly constrain the variance of mean color components in the Lab space. Extensive experiments on PPR10K dataset verify the effectiveness of our method, e.g. on high-resolution photos, the PSNR metric receives over 0.5 gains while the group-level consistency metric obtains at least 2.1 decreases.
• Abstract（参考訳）: ポートレート写真リタッチは、人間の領域の優先度とグループレベルの一貫性を強調する写真リタッチ作業である。 画像適応重みを学習し、3次元のルックアップテーブル(3D LUT)を組み合わせて画素間色変換を行うことにより、良好なリタッチ性能を実現する。 しかし、このパラダイムは局所的な文脈を無視し、同じRGB値を示すとき、ポートレートピクセルと背景ピクセルに同じ変換を適用する。 対照的に、専門家は通常、ポートレート領域と背景領域の色温度とトーンを調整するために異なる操作を行う。 これにより、ローカルコンテキストのキューをモデル化し、リタッチの品質を明示的に向上させます。 まず、画像パッチを考慮し、中心画素を正確に修正するために画素適応型ルックアップテーブル重みを予測する。 次に、隣接画素が中心画素と異なる親和性を示すため、近傍画素の影響を変調する局所注意マスクを推定する。 第3に、地頭ポートレートマスクが算出した親和性マップに基づいて、監督を施すことにより、ローカルアテンションマスクの品質をさらに向上させることができる。 グループレベルの一貫性については,実験室空間における平均色成分のばらつきを直接制約することを提案する。 ppr10kデータセットに関する広範囲な実験により、例えば高解像度写真では、psnrメトリックは0.5以上のゲインを受け取り、グループレベルの一貫性メトリックは少なくとも2.1の低下が得られる。

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