論文の概要: GCC: Generative Color Constancy via Diffusing a Color Checker
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17435v2
- Date: Tue, 25 Mar 2025 16:17:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 21:56:47.21613
- Title: GCC: Generative Color Constancy via Diffusing a Color Checker
- Title（参考訳）: GCC:カラーチェッカーを使わずに生成するカラーコンステンシー
- Authors: Chen-Wei Chang, Cheng-De Fan, Chia-Che Chang, Yi-Chen Lo, Yu-Chee Tseng, Jiun-Long Huang, Yu-Lun Liu,
- Abstract要約: 本稿では,カラーチェッカーをカラーチェッカーに塗布した拡散モデルを用いて照明推定を行うGCCを提案する。
主なイノベーションは,(1)シーン照明を反映したカラーチェッカーを描画する単一ステップ決定論的推論手法,(2)照明に依存したカラー適応を許容しつつ構造を保存するラプラシアン分解手法,(3)カラーチェッカーアノテーションを扱うためのマスクベースのデータ拡張戦略である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.283908511005176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Color constancy methods often struggle to generalize across different camera sensors due to varying spectral sensitivities. We present GCC, which leverages diffusion models to inpaint color checkers into images for illumination estimation. Our key innovations include (1) a single-step deterministic inference approach that inpaints color checkers reflecting scene illumination, (2) a Laplacian decomposition technique that preserves checker structure while allowing illumination-dependent color adaptation, and (3) a mask-based data augmentation strategy for handling imprecise color checker annotations. By harnessing rich priors from pre-trained diffusion models, GCC demonstrates strong robustness in challenging cross-camera scenarios. These results highlight our method's effective generalization capability across different camera characteristics without requiring sensor-specific training, making it a versatile and practical solution for real-world applications.
- Abstract（参考訳）: カラーコンステンシー法は、様々なスペクトル感度のために、様々なカメラセンサーをまたいだ一般化に苦慮することが多い。
本稿では,カラーチェッカーをカラーチェッカーに塗布した拡散モデルを用いて照明推定を行うGCCを提案する。
主なイノベーションは,(1)シーン照明を反映したカラーチェッカーを塗布する単段階決定論的推論アプローチ,(2)照明に依存したカラー適応を許容しながらチェッカー構造を保存するラプラシアン分解手法,(3)不正確なカラーチェッカーアノテーションを扱うためのマスクベースのデータ拡張戦略である。
事前訓練された拡散モデルから豊富な事前情報を活用することで、GCCはカメラ横断シナリオに挑戦する上で強い堅牢性を示す。
これらの結果は,センサ固有の訓練を必要とせず,様々なカメラ特性にまたがる効果的な一般化能力を強調し,実世界の応用に汎用的で実用的なソリューションであることを示す。
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