Fugu-MT 論文翻訳(概要): CNNs for Style Transfer of Digital to Film Photography

論文の概要: CNNs for Style Transfer of Digital to Film Photography

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15967v1
Date: Sun, 24 Nov 2024 19:44:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-26 14:20:42.577312
Title: CNNs for Style Transfer of Digital to Film Photography
Title（参考訳）: デジタル・フィルム・フォトグラフィーのためのCNN
Authors: Pierre Mackenzie, Mika Senghaas, Raphael Achddou,
Abstract要約: 我々は単純な畳み込みニューラルネットワークを用いてCinestill800Tフィルムをデジタル入力でモデル化する。我々は、異なる損失関数の効果、入力ノイズチャネルの追加、トレーニング中のパッチのランダムスケールの使用について検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: The use of deep learning in stylistic effect generation has seen increasing use over recent years. In this work, we use simple convolutional neural networks to model Cinestill800T film given a digital input. We test the effect of different loss functions, the addition of an input noise channel and the use of random scales of patches during training. We find that a combination of MSE/VGG loss gives the best colour production and that some grain can be produced, but it is not of a high quality, and no halation is produced. We contribute our dataset of aligned paired images taken with a film and digital camera for further work.
Abstract（参考訳）: 近年,スタイリスティック・エフェクト生成におけるディープラーニングの利用が増加傾向にある。本研究では,Cinestill800T膜をデジタル入力でモデル化するために,単純な畳み込みニューラルネットワークを用いる。我々は、異なる損失関数の効果、入力ノイズチャネルの追加、トレーニング中のパッチのランダムスケールの使用について検証する。 MSE/VGGの損失と組み合わせることで、最高の色生産が可能であり、一部の穀物を生産できるが、高品質ではないため、ハレーションは発生しない。我々は、フィルムとデジタルカメラで撮影された整列した画像のデータセットを、さらなる作業のために提供します。

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