論文の概要: Stable Remaster: Bridging the Gap Between Old Content and New Displays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06803v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 23:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 16:25:20.583679
• Title: Stable Remaster: Bridging the Gap Between Old Content and New Displays
• Title（参考訳）: stable remaster: 古いコンテンツと新しいディスプレイのギャップを埋める
• Authors: Nathan Paull, Shuvam Keshari, Yian Wong
• Abstract要約: CRTや初期のプラズマスクリーンテレビ向けに開発された古いコンテンツは、急速に時代遅れになり、現在のアスペクト比と解像度基準を満たしなくなった。 本稿では,この問題を拡散モデルを用いて,現代的期待に応えるために古いコンテンツに適応できるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The invention of modern displays has enhanced the viewer experience for any kind of content: ranging from sports to movies in 8K high-definition resolution. However, older content developed for CRT or early Plasma screen TVs has become outdated quickly and no longer meets current aspect ratio and resolution standards. In this paper, we explore whether we can solve this problem with the use of diffusion models to adapt old content to meet contemporary expectations. We explore the ability to combine multiple independent computer vision tasks to attempt to solve the problem of expanding aspect ratios of old animated content such that the new content would be indistinguishable from the source material to a brand-new viewer. These existing capabilities include Stable Diffusion, Content-Aware Scene Detection, Object Detection, and Key Point Matching. We were able to successfully chain these tasks together in a way that generated reasonable outputs, however, future work needs to be done to improve and expand the application to non-animated content as well.
• Abstract（参考訳）: 現代ディスプレイの発明により、スポーツから映画まで8Kの高精細解像度のコンテンツに対する視聴者体験が向上した。 しかし、crtや初期のプラズマスクリーンtv向けに開発された古いコンテンツは急速に時代遅れになり、現在のアスペクト比や解像度基準を満たしていない。 本稿では,この問題を拡散モデルを用いて,現代的期待に応えるために古いコンテンツに適応できるかどうかを考察する。 我々は、複数の独立したコンピュータビジョンタスクを組み合わせることで、新しいコンテンツがソースから新しいビューアに区別できないように、古いアニメーションコンテンツのアスペクト比を拡大する問題の解決を試みる。 既存の機能には、安定拡散、コンテンツ認識シーン検出、オブジェクト検出、キーポイントマッチングなどがある。 これらのタスクを合理的なアウトプットを生成する方法でうまく結びつけることができましたが、アプリケーションの改善と非アニメーションコンテンツへの拡張には、今後の作業が必要です。

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