論文の概要: Discovering an Image-Adaptive Coordinate System for Photography Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06448v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 06:20:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:42.135009
• Title: Discovering an Image-Adaptive Coordinate System for Photography Processing
• Title（参考訳）: 写真処理のための画像適応コーディネートシステム
• Authors: Ziteng Cui, Lin Gu, Tatsuya Harada,
• Abstract要約: 曲線演算を行う前にRGB色空間における画像適応座標系を学習するための新しいアルゴリズム IAC を提案する。 このエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチにより、共同で学習した画像適応座標系と曲線を用いて、画像の効率よく調整できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.164345878060956
• License:
• Abstract: Curve & Lookup Table (LUT) based methods directly map a pixel to the target output, making them highly efficient tools for real-time photography processing. However, due to extreme memory complexity to learn full RGB space mapping, existing methods either sample a discretized 3D lattice to build a 3D LUT or decompose into three separate curves (1D LUTs) on the RGB channels. Here, we propose a novel algorithm, IAC, to learn an image-adaptive Cartesian coordinate system in the RGB color space before performing curve operations. This end-to-end trainable approach enables us to efficiently adjust images with a jointly learned image-adaptive coordinate system and curves. Experimental results demonstrate that this simple strategy achieves state-of-the-art (SOTA) performance in various photography processing tasks, including photo retouching, exposure correction, and white-balance editing, while also maintaining a lightweight design and fast inference speed.
• Abstract（参考訳）: Curve & Lookup Table (LUT) ベースの手法は、ピクセルを対象の出力に直接マッピングする。 しかし、完全なRGB空間マッピングを学ぶのに極端なメモリの複雑さのため、既存の方法は3D LUTを構築するために離散化された3D格子をサンプリングするか、RGBチャネル上で3つの別々の曲線(1D LUT)に分解する。 本稿では,曲線演算を行う前に,RGB色空間における画像適応型カルテシアン座標系を学習するための新しいアルゴリズム IAC を提案する。 このエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチにより、共同で学習した画像適応座標系と曲線を用いて、画像の効率よく調整できる。 実験結果から, この単純な手法は, 写真修正, 露光補正, ホワイトバランス編集など様々な写真処理タスクにおいて, 軽量な設計と高速な推論速度を維持しつつ, 最新技術(SOTA)の性能を達成できることが示唆された。

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