論文の概要: WISE: Whitebox Image Stylization by Example-based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14606v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 10:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 13:20:03.793138
• Title: WISE: Whitebox Image Stylization by Example-based Learning
• Title（参考訳）: WISE:例ベースの学習によるホワイトボックス画像スティル化
• Authors: Winfried L\"otzsch, Max Reimann, Martin B\"ussemeyer, Amir Semmo, J\"urgen D\"ollner, Matthias Trapp
• Abstract要約: 画像に基づく芸術的レンダリングは、アルゴリズムによる画像フィルタリングを用いて様々な表現スタイルを合成することができる。 本稿では,多種多様なスタイリング手法を扱える実例に基づく画像処理システムを提案する。 本手法は,画像から画像への変換のために,スタイル・トランスファー・フレームワークで最適化したり,生成的・逆条件で学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22835610890984162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Image-based artistic rendering can synthesize a variety of expressive styles using algorithmic image filtering. In contrast to deep learning-based methods, these heuristics-based filtering techniques can operate on high-resolution images, are interpretable, and can be parameterized according to various design aspects. However, adapting or extending these techniques to produce new styles is often a tedious and error-prone task that requires expert knowledge. We propose a new paradigm to alleviate this problem: implementing algorithmic image filtering techniques as differentiable operations that can learn parametrizations aligned to certain reference styles. To this end, we present WISE, an example-based image-processing system that can handle a multitude of stylization techniques, such as watercolor, oil or cartoon stylization, within a common framework. By training parameter prediction networks for global and local filter parameterizations, we can simultaneously adapt effects to reference styles and image content, e.g., to enhance facial features. Our method can be optimized in a style-transfer framework or learned in a generative-adversarial setting for image-to-image translation. We demonstrate that jointly training an XDoG filter and a CNN for postprocessing can achieve comparable results to a state-of-the-art GAN-based method.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく芸術的レンダリングは、アルゴリズムによる画像フィルタリングを用いて様々な表現スタイルを合成することができる。 深層学習法とは対照的に、これらのヒューリスティックスに基づくフィルタリング技術は高解像度の画像を操作でき、解釈可能であり、様々な設計面に応じてパラメータ化できる。 しかし、これらのテクニックを新しいスタイルに適応または拡張することは、しばしば、専門家の知識を必要とする退屈でエラーやすいタスクである。 特定の参照スタイルに沿ったパラメトリゼーションを学習できる微分可能操作として、アルゴリズムによるイメージフィルタリング技術を実装する。 そこで本稿では,水彩画,油彩画,カートゥーンスタイライゼーションなどの多種多様なスタイライゼーションを共通の枠組みで処理可能な,サンプルベースの画像処理システムであるワイズを提案する。 グローバルおよびローカルなフィルタパラメータ化のためのパラメータ予測ネットワークをトレーニングすることにより、参照スタイルや画像の内容に同時に適応し、顔の特徴を高めることができる。 本手法は、スタイル変換フレームワークで最適化するか、画像から画像への変換のための生成的逆設定で学習することができる。 ポストプロセッシングのためのXDoGフィルタとCNNを共同でトレーニングすることで,最先端のGAN方式に匹敵する結果が得られることを示す。

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