論文の概要: MMC: Multi-Modal Colorization of Images using Textual Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11993v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 10:53:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 15:11:36.241147
- Title: MMC: Multi-Modal Colorization of Images using Textual Descriptions
- Title（参考訳）: MMC:テキスト記述を用いた画像のマルチモーダルカラー化
- Authors: Subhankar Ghosh, Prasun Roy, Saumik Bhattacharya, Umapada Pal, and
Michael Blumenstein
- Abstract要約: 本稿では、2つの入力(グレースケール画像と各エンコードされたテキスト記述)を受信し、関連する色成分を予測しようとするディープネットワークを提案する。
また、画像中の各オブジェクトを予測し、個々の記述で色付けし、それらの属性を色付けプロセスに組み込む。
提案手法は,LPIPS,PSNR,SSIMの指標を用いて,既存のカラー化手法よりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.666387184216678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Handling various objects with different colors is a significant challenge for
image colorization techniques. Thus, for complex real-world scenes, the
existing image colorization algorithms often fail to maintain color
consistency. In this work, we attempt to integrate textual descriptions as an
auxiliary condition, along with the grayscale image that is to be colorized, to
improve the fidelity of the colorization process. To do so, we have proposed a
deep network that takes two inputs (grayscale image and the respective encoded
text description) and tries to predict the relevant color components. Also, we
have predicted each object in the image and have colorized them with their
individual description to incorporate their specific attributes in the
colorization process. After that, a fusion model fuses all the image objects
(segments) to generate the final colorized image. As the respective textual
descriptions contain color information of the objects present in the image,
text encoding helps to improve the overall quality of predicted colors. In
terms of performance, the proposed method outperforms existing colorization
techniques in terms of LPIPS, PSNR and SSIM metrics.
- Abstract（参考訳）: 異なる色でさまざまなオブジェクトを扱うことは、画像のカラー化技術にとって大きな課題である。
したがって、複雑な現実世界のシーンでは、既存のカラー化アルゴリズムは色の一貫性を保たないことが多い。
本研究では,カラー化されるグレースケール画像とともに,補助条件としてテキスト記述を統合することにより,カラー化プロセスの忠実性を向上させる。
そこで我々は,2つの入力(grayscale imageと各エンコードされたテキスト記述)を取り込んで,関連する色成分の予測を試みるディープネットワークを提案する。
また、画像内の各オブジェクトを予測し、それぞれの記述で色付けし、それぞれの属性を色化プロセスに組み込む。
その後、融合モデルがすべての画像オブジェクト(セグメント)を融合して最終的な色付け画像を生成する。
各テキスト記述には画像に存在するオブジェクトの色情報が含まれているため、テキストエンコーディングは予測された色の全体的な品質を改善するのに役立つ。
提案手法は,LPIPS,PSNR,SSIMの指標を用いて,既存のカラー化手法よりも優れた性能を示す。
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