論文の概要: MultiColor: Image Colorization by Learning from Multiple Color Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04172v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 02:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 16:50:38.500059
• Title: MultiColor: Image Colorization by Learning from Multiple Color Spaces
• Title（参考訳）: MultiColor: 複数の色空間から学習した画像のカラー化
• Authors: Xiangcheng Du, Zhao Zhou, Yanlong Wang, Zhuoyao Wang, Yingbin Zheng, Cheng Jin,
• Abstract要約: MultiColorは、グレースケールイメージを自動的にカラー化する学習ベースの新しいアプローチである。 我々は、個々の色空間に専用の着色モジュール群を用いる。 これらの予測色チャネルは様々な色空間を表すため、相補的なネットワークは相補性を生かし、優雅で合理的な色付き画像を生成するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.738828630428634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep networks have shown impressive performance in the image restoration tasks, such as image colorization. However, we find that previous approaches rely on the digital representation from single color model with a specific mapping function, a.k.a., color space, during the colorization pipeline. In this paper, we first investigate the modeling of different color spaces, and find each of them exhibiting distinctive characteristics with unique distribution of colors. The complementarity among multiple color spaces leads to benefits for the image colorization task. We present MultiColor, a new learning-based approach to automatically colorize grayscale images that combines clues from multiple color spaces. Specifically, we employ a set of dedicated colorization modules for individual color space. Within each module, a transformer decoder is first employed to refine color query embeddings and then a color mapper produces color channel prediction using the embeddings and semantic features. With these predicted color channels representing various color spaces, a complementary network is designed to exploit the complementarity and generate pleasing and reasonable colorized images. We conduct extensive experiments on real-world datasets, and the results demonstrate superior performance over the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: ディープネットワークは、画像のカラー化など、画像復元タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、従来のアプローチは、色分けパイプライン中に特定のマッピング関数、すなわち色空間を持つ単一色モデルからのデジタル表現に依存していた。 本稿では,まず,異なる色空間のモデル化について検討し,それぞれが独特の色分布を持つ特徴を持つことを示す。 複数の色空間間の相補性は、画像のカラー化タスクの利点をもたらす。 我々は、複数の色空間からヒントを合成し、グレースケールの画像を自動的に色づけする新しい学習ベースのアプローチであるMultiColorを提案する。 具体的には、個々の色空間に専用の着色モジュール群を用いる。 各モジュール内では、まずトランスフォーマーデコーダを使用して、カラークエリの埋め込みを洗練し、次いでカラーマッパーが埋め込みとセマンティック機能を使用してカラーチャネル予測を生成する。 これらの予測色チャネルは様々な色空間を表すため、相補的なネットワークは相補性を生かし、優雅で合理的な色付き画像を生成するように設計されている。 実世界のデータセットについて広範な実験を行い、その結果、最先端のデータセットよりも優れた性能を示した。

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