論文の概要: Deep Video Harmonization with Color Mapping Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00687v1
• Date: Mon, 2 May 2022 07:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 13:23:07.080753
• Title: Deep Video Harmonization with Color Mapping Consistency
• Title（参考訳）: カラーマッピングによる深層映像の高調波化
• Authors: Xinyuan Lu, Shengyuan Huang, Li Niu, Wenyan Cong, Liqing Zhang
• Abstract要約: ビデオハーモニゼーションは、合成ビデオの前景を調整して、背景と互換性を持たせることを目的としている。 我々は、合成合成ビデオを作成するために、実ビデオの前景を調整することで、新しいビデオ調和データセットHYouTubeを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.029045319893434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video harmonization aims to adjust the foreground of a composite video to make it compatible with the background. So far, video harmonization has only received limited attention and there is no public dataset for video harmonization. In this work, we construct a new video harmonization dataset HYouTube by adjusting the foreground of real videos to create synthetic composite videos. Moreover, we consider the temporal consistency in video harmonization task. Unlike previous works which establish the spatial correspondence, we design a novel framework based on the assumption of color mapping consistency, which leverages the color mapping of neighboring frames to refine the current frame. Extensive experiments on our HYouTube dataset prove the effectiveness of our proposed framework. Our dataset and code are available at https://github.com/bcmi/Video-Harmonization-Dataset-HYouTube.
• Abstract（参考訳）: video harmonizationは、複合ビデオの前景を調整して、背景と互換性を持たせることを目的としている。 これまでのところ、ビデオハーモニゼーションは限定的であり、ビデオハーモニゼーションのためのパブリックデータセットはない。 本研究では,合成合成ビデオを作成するために,実映像の前景を調整することで,新しいビデオ調和データセットHYouTubeを構築する。 さらに,映像調和タスクにおける時間的一貫性について考察する。 空間対応を確立する従来の手法とは異なり、隣接するフレームのカラーマッピングを活用して現在のフレームを洗練させる、カラーマッピング一貫性の仮定に基づく新しいフレームワークを設計する。 HYouTubeデータセットの大規模な実験により、提案フレームワークの有効性が証明された。 データセットとコードはhttps://github.com/bcmi/Video-Harmonization-Dataset-HYouTube.comから入手可能です。

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