論文の概要: BigColor: Colorization using a Generative Color Prior for Natural Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09685v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 06:36:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 13:38:30.168390
- Title: BigColor: Colorization using a Generative Color Prior for Natural Images
- Title（参考訳）: BigColor:自然画像に先行した生成色を用いた色付け
- Authors: Geonung Kim, Kyoungkook Kang, Seongtae Kim, Hwayoon Lee, Sehoon Kim,
Jonghyun Kim, Seung-Hwan Baek, Sunghyun Cho
- Abstract要約: 複雑な構造を持つ多彩な画像に対して鮮やかなカラー化を提供する,新しいカラー化手法であるBigColorを提案する。
提案手法は,単一前方通過における多様な入力に対するロバストなカラー化を可能にし,任意の入力解像度をサポートし,マルチモーダルカラー化結果を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.42665080958172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For realistic and vivid colorization, generative priors have recently been
exploited. However, such generative priors often fail for in-the-wild complex
images due to their limited representation space. In this paper, we propose
BigColor, a novel colorization approach that provides vivid colorization for
diverse in-the-wild images with complex structures. While previous generative
priors are trained to synthesize both image structures and colors, we learn a
generative color prior to focus on color synthesis given the spatial structure
of an image. In this way, we reduce the burden of synthesizing image structures
from the generative prior and expand its representation space to cover diverse
images. To this end, we propose a BigGAN-inspired encoder-generator network
that uses a spatial feature map instead of a spatially-flattened BigGAN latent
code, resulting in an enlarged representation space. Our method enables robust
colorization for diverse inputs in a single forward pass, supports arbitrary
input resolutions, and provides multi-modal colorization results. We
demonstrate that BigColor significantly outperforms existing methods especially
on in-the-wild images with complex structures.
- Abstract（参考訳）: 現実的で鮮やかな色付けのために、生成的前駆体が最近利用された。
しかし、そのような生成的先行は、その表現空間が限られているため、その複雑な画像に対してしばしば失敗する。
本稿では,複雑な構造を持つ多彩な画像に対して,鮮やかなカラー化を実現する,新しいカラー化手法であるBigColorを提案する。
従来の生成前処理は画像構造と色の両方を合成するために訓練されているが、画像の空間構造から色合成に焦点を当てる前に生成色を学ぶ。
このようにして、生成前の画像構造を合成する負担を軽減し、その表現空間を多様な画像をカバーするように拡張する。
そこで本研究では,空間的に平坦化したbiggan 潜在コードの代わりに空間的特徴マップを用いた biggan インスパイアエンコーダ生成ネットワークを提案する。
提案手法は,単一前方通過における多様な入力に対するロバストなカラー化を可能にし,任意の入力解像度をサポートし,マルチモーダルカラー化結果を提供する。
我々はBigColorが特に複雑な構造を持つ画像において既存の手法よりも優れていることを示す。
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