論文の概要: Regional Style and Color Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13880v4
• Date: Wed, 13 Nov 2024 18:31:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:43.989724
• Title: Regional Style and Color Transfer
• Title（参考訳）: 地域風と色移動
• Authors: Zhicheng Ding, Panfeng Li, Qikai Yang, Siyang Li, Qingtian Gong,
• Abstract要約: 本稿では,地域スタイル移行の分野への新たな貢献について述べる。 既存の手法は、画像全体にわたって均一にスタイルを適用するという欠点に悩まされることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6993555918144923
• License:
• Abstract: This paper presents a novel contribution to the field of regional style transfer. Existing methods often suffer from the drawback of applying style homogeneously across the entire image, leading to stylistic inconsistencies or foreground object twisted when applied to image with foreground elements such as person figures. To address this limitation, we propose a new approach that leverages a segmentation network to precisely isolate foreground objects within the input image. Subsequently, style transfer is applied exclusively to the background region. The isolated foreground objects are then carefully reintegrated into the style-transferred background. To enhance the visual coherence between foreground and background, a color transfer step is employed on the foreground elements prior to their rein-corporation. Finally, we utilize feathering techniques to achieve a seamless amalgamation of foreground and background, resulting in a visually unified and aesthetically pleasing final composition. Extensive evaluations demonstrate that our proposed approach yields significantly more natural stylistic transformations compared to conventional methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,地域スタイル移行の分野への新たな貢献について述べる。 既存の手法は、画像全体にわたって均一にスタイルを適用するという欠点に悩まされることが多く、人物像などの前景要素を持つ画像に適用した場合、スタイル上の不整合や前景オブジェクトがねじれてしまう。 この制限に対処するために、セグメント化ネットワークを利用して入力画像内の前景オブジェクトを正確に分離する新しいアプローチを提案する。 その後、背景領域にのみスタイル転送が適用される。 分離されたフォアグラウンドオブジェクトは、慎重にスタイル変換された背景に再統合される。 前景と背景との視覚的コヒーレンスを高めるために、再法人化前の前景要素に色転写ステップを用いる。 最後に,羽ばたき技術を用いて,前景と背景のシームレスな融合を実現し,視覚的に統一され,美的な最終構成を実現する。 その結果,提案手法は従来の手法に比べて,より自然なスタイル変換をもたらすことがわかった。

関連論文リスト

• Style Transfer: From Stitching to Neural Networks [5.539031975261105]
  本稿では,画像処理における2つのスタイル転送手法を比較した。 従来の方法では、既存の画像から小さなパッチを縫い合わせることで、新しい画像を合成する。また、セグメンテーションネットワークを使用して、前景オブジェクトを分離し、背景のみにスタイル転送を適用する、現代的な機械学習ベースのアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T04:07:03Z)
• TALE: Training-free Cross-domain Image Composition via Adaptive Latent Manipulation and Energy-guided Optimization [59.412236435627094]
  TALEは、テキストから画像への拡散モデルの生成機能を利用する、トレーニング不要のフレームワークである。 TALEにはAdaptive Latent ManipulationとEnergy-Guided Latent Optimizationという2つのメカニズムが備わっている。 本実験は,TALEが従来のベースラインを超え,画像誘導合成における最先端性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T08:52:21Z)
• DiffStyler: Diffusion-based Localized Image Style Transfer [0.0]
  画像スタイル転送は、色、ブラシストローク、形状など、スタイルターゲットの特徴的な特性を持つデジタルイメージを埋め込むことを目的としている。 任意のスタイル転送手法の進歩にもかかわらず、コンテンツセマンティクスとスタイル属性の微妙な均衡は依然として大きな課題である。 本稿ではDiffStylerについて紹介する。DiffStylerは、任意の画像スタイルの効率的な転送を容易にする新しいアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T11:19:34Z)
• Intrinsic Harmonization for Illumination-Aware Compositing [0.7366405857677227]
  固有画像領域で定式化された自己教師付き照明調和方式を提案する。 まず、中間レベルの視覚表現から簡単な大域照明モデルを推定し、前景領域の粗いシェーディングを生成する。 ネットワークはこの推論シェーディングを洗練し、背景のシーンと整合する再シェーディングを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T18:59:03Z)
• Portrait Diffusion: Training-free Face Stylization with Chain-of-Painting [64.43760427752532]
  顔のスタイリゼーション(face stylization)とは、顔の特定の肖像画スタイルへの変換を指す。 現在の手法では、ファインチューン事前訓練された生成モデルに対するサンプルベースの適応アプローチが必要とされる。 本稿では,ポートレートディフュージョン(Portrait Diffusion)という,トレーニング不要な顔スタイル化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T06:48:35Z)
• Any-to-Any Style Transfer: Making Picasso and Da Vinci Collaborate [58.83278629019384]
  スタイル転送は、コンテンツ参照のために、ある画像のスタイルを他の画像へのスタイル参照にレンダリングすることを目的としている。 既存のアプローチでは、スタイルイメージの全体的スタイルをグローバルな方法で適用するか、あるいは、スタイルイメージのローカル色とテクスチャを、事前に定義された方法でコンテンツに移行するかのいずれかである。 本稿では,Any-to-Any Style Transferを提案する。Any-to-Any Style Transferは,スタイル画像中の領域のスタイルを対話的に選択し,所定のコンテンツ領域に適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T15:15:36Z)
• A Unified Arbitrary Style Transfer Framework via Adaptive Contrastive Learning [84.8813842101747]
  Unified Contrastive Arbitrary Style Transfer (UCAST)は、新しいスタイルの学習・伝達フレームワークである。 入力依存温度を導入することで,スタイル伝達のための適応型コントラスト学習方式を提案する。 本フレームワークは,スタイル表現とスタイル伝達のための並列コントラスト学習方式,スタイル分布を効果的に学習するためのドメイン拡張モジュール,スタイル伝達のための生成ネットワークという,3つの重要なコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T04:35:00Z)
• Image Harmonization by Matching Regional References [10.249228010611617]
  最近の画像調和法は, 一般的にグローバルな背景の出現パターンを要約し, 位置差のないグローバルな前景に適用する。 実際の画像では、異なる領域の外観(照度、色温度、彩度、色調、テクスチャなど)が著しく変化する。 外観を世界中に伝達する従来手法は最適ではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-10T16:23:06Z)
• UMFA: A photorealistic style transfer method based on U-Net and multi-layer feature aggregation [0.0]
  本稿では,フォトリアリスティックなイメージスタイリングの自然な効果を強調するために,フォトリアリスティックなスタイル転送ネットワークを提案する。 特に、高密度ブロックに基づくエンコーダとU-Netの対称構造を形成するデコーダとを連立して、効率的な特徴抽出と画像再構成を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-13T08:06:29Z)
• SAFIN: Arbitrary Style Transfer With Self-Attentive Factorized Instance Normalization [71.85169368997738]
  芸術的スタイル転送は、ある画像のスタイル特性を他の画像に移し、その内容を保持することを目的としている。 自己注意に基づくアプローチは、部分的な成功でこの問題に取り組みましたが、望ましくない成果物に悩まされています。 本論文は,自己意識と正規化という両世界のベストを結合することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T08:01:01Z)
• Unsupervised Learning of Landmarks based on Inter-Intra Subject Consistencies [72.67344725725961]
  本稿では,物体間ランドマーク成分を顔画像に組み込むことにより,画像ランドマーク発見のための教師なし学習手法を提案する。 これは、補助的な主題関連構造に基づいて、元の主題のランドマークを変換するオブジェクト間マッピングモジュールによって達成される。 変換された画像から元の被写体に戻るために、ランドマーク検出器は、対のオブジェクト内画像と対のオブジェクト間画像の両方に一貫した意味を含む空間的位置を学習せざるを得ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-16T20:38:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。