論文の概要: Time-of-Day Neural Style Transfer for Architectural Photographs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05800v1
- Date: Tue, 13 Sep 2022 08:00:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-14 13:20:58.370510
- Title: Time-of-Day Neural Style Transfer for Architectural Photographs
- Title（参考訳）: 建築写真のための日時ニューラルスタイル転送
- Authors: Yingshu Chen, Tuan-Anh Vu, Ka-Chun Shum, Binh-Son Hua, Sai-Kit Yeung
- Abstract要約: 建築写真のためのニューラルスタイル転送手法に着目する。
本手法は,建築写真における前景と背景の構成に対処する。
実験の結果,本手法は前景と背景の両方に光写実的照明と色調を再現できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.796803920214238
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Architectural photography is a genre of photography that focuses on capturing
a building or structure in the foreground with dramatic lighting in the
background. Inspired by recent successes in image-to-image translation methods,
we aim to perform style transfer for architectural photographs. However, the
special composition in architectural photography poses great challenges for
style transfer in this type of photographs. Existing neural style transfer
methods treat the architectural images as a single entity, which would generate
mismatched chrominance and destroy geometric features of the original
architecture, yielding unrealistic lighting, wrong color rendition, and visual
artifacts such as ghosting, appearance distortion, or color mismatching. In
this paper, we specialize a neural style transfer method for architectural
photography. Our method addresses the composition of the foreground and
background in an architectural photograph in a two-branch neural network that
separately considers the style transfer of the foreground and the background,
respectively. Our method comprises a segmentation module, a learning-based
image-to-image translation module, and an image blending optimization module.
We trained our image-to-image translation neural network with a new dataset of
unconstrained outdoor architectural photographs captured at different magic
times of a day, utilizing additional semantic information for better
chrominance matching and geometry preservation. Our experiments show that our
method can produce photorealistic lighting and color rendition on both the
foreground and background, and outperforms general image-to-image translation
and arbitrary style transfer baselines quantitatively and qualitatively. Our
code and data are available at
https://github.com/hkust-vgd/architectural_style_transfer.
- Abstract（参考訳）: 建築写真は、前景の建物や構造物を撮影することに焦点を当てた写真ジャンルであり、背景には劇的な照明がある。
近年のイメージ・ツー・イメージ翻訳手法の成功に触発されて,建築写真のスタイル・トランスファーを行う。
しかし、建築写真における特殊構成は、この種の写真におけるスタイル伝達に大きな課題をもたらす。
既存のニューラルスタイルの転送手法は、アーキテクチャイメージを単一のエンティティとして扱い、ミスマッチしたクロミナンスを生成し、元のアーキテクチャの幾何学的特徴を破壊し、非現実的な照明、色再現、ゴースト、外観歪み、色ミスマッチなどの視覚的アーティファクトを生成する。
本稿では,建築写真におけるニューラルスタイル伝達法を専門とする。
本手法は, 前景と背景のスタイル伝達をそれぞれ別々に検討した2分岐ニューラルネットワークを用いて, 建築写真における前景と背景の構成について検討する。
本手法は,セグメンテーションモジュール,学習に基づく画像合成モジュール,画像ブレンディング最適化モジュールから構成される。
我々は、画像から画像への変換ニューラルネットワークを、1日の異なるマジックタイムで撮影された、制約のない屋外建築写真の新しいデータセットで訓練した。
実験により,本手法は前景と背景の両方で光写実光や色調を生成でき,画像から画像への変換や任意のスタイルの転送ベースラインを定量的に,質的に上回ることを示す。
私たちのコードとデータはhttps://github.com/hkust-vgd/architectural_style_transfer.comで利用可能です。
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