論文の概要: RSFNet: A White-Box Image Retouching Approach using Region-Specific Color Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08682v2
• Date: Sat, 19 Aug 2023 05:31:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 01:25:44.055956
• Title: RSFNet: A White-Box Image Retouching Approach using Region-Specific Color Filters
• Title（参考訳）: RSFNet:地域別カラーフィルタを用いたホワイトボックス画像修正手法
• Authors: Wenqi Ouyang, Yi Dong, Xiaoyang Kang, Peiran Ren, Xin Xu, Xuansong Xie
• Abstract要約: RSFNetと呼ばれる並列領域固有のフィルタを用いた写真修正のためのホワイトボックスフレームワークを開発した。 本モデルでは,各フィルタの領域のフィルタ引数とアテンションマップを同時に生成する。 この実験により,RCFNetは審美的魅力とユーザ利便性を向上し,編集可能なホワイトボックスのリタッチを実現することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.666027585116176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retouching images is an essential aspect of enhancing the visual appeal of photos. Although users often share common aesthetic preferences, their retouching methods may vary based on their individual preferences. Therefore, there is a need for white-box approaches that produce satisfying results and enable users to conveniently edit their images simultaneously. Recent white-box retouching methods rely on cascaded global filters that provide image-level filter arguments but cannot perform fine-grained retouching. In contrast, colorists typically employ a divide-and-conquer approach, performing a series of region-specific fine-grained enhancements when using traditional tools like Davinci Resolve. We draw on this insight to develop a white-box framework for photo retouching using parallel region-specific filters, called RSFNet. Our model generates filter arguments (e.g., saturation, contrast, hue) and attention maps of regions for each filter simultaneously. Instead of cascading filters, RSFNet employs linear summations of filters, allowing for a more diverse range of filter classes that can be trained more easily. Our experiments demonstrate that RSFNet achieves state-of-the-art results, offering satisfying aesthetic appeal and increased user convenience for editable white-box retouching.
• Abstract（参考訳）: 画像のリタッチは、写真の視覚的魅力を高める重要な側面である。 ユーザーは共通の審美的嗜好を共有することが多いが、個々の嗜好に応じて修正方法が異なる場合がある。 したがって、満足度の高い結果を生成し、ユーザが都合よく画像を編集できるホワイトボックスアプローチが必要である。 最近のホワイトボックスリタッチは、画像レベルのフィルタ引数を提供するがきめ細かいリタッチはできないカスケードグローバルフィルタに依存している。 対照的に、カラーリストは通常、分割と分割のアプローチを採用し、davinci resolveのような伝統的なツールを使用する際に、一連の領域固有の細かな拡張を行う。 我々はこの知見をもとに,並列領域特異的フィルタを用いた写真リタッチのためのホワイトボックスフレームワークrsfnetを開発した。 我々のモデルはフィルタの引数(飽和、コントラスト、色調)と各フィルタの領域の注意マップを同時に生成する。 フィルタをカスケードする代わりに、RCFNetはフィルタの線形和を使い、より多様なフィルタークラスを訓練しやすくする。 この実験により,RCFNetは審美的魅力とユーザ利便性を向上し,編集可能なホワイトボックスリタッチを実現することができた。

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