論文の概要: Bokehlicious: Photorealistic Bokeh Rendering with Controllable Apertures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16067v2
- Date: Tue, 25 Mar 2025 13:43:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:55:49.185920
- Title: Bokehlicious: Photorealistic Bokeh Rendering with Controllable Apertures
- Title（参考訳）: Bokehlicious:コントロール可能な開口部を備えた光リアルボケレンダリング
- Authors: Tim Seizinger, Florin-Alexandru Vasluianu, Marcos V. Conde, Zongwei Wu, Radu Timofte,
- Abstract要約: ボケのレンダリング手法は、プロの写真に見られる視覚的に魅力的で、ソフトにぼやけた背景を作り出す上で重要な役割を果たしている。
本稿では,Aperture-Aware Attention 機構を用いて,ボケの強度を直感的に制御する高効率ネットワークであるBokehliciousを提案する。
プロの写真家が撮影した23,000の高解像度(24-MP)の画像を含む新しいデータセットであるRealBokehを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.16022611377722
- License:
- Abstract: Bokeh rendering methods play a key role in creating the visually appealing, softly blurred backgrounds seen in professional photography. While recent learning-based approaches show promising results, generating realistic Bokeh with variable strength remains challenging. Existing methods require additional inputs and suffer from unrealistic Bokeh reproduction due to reliance on synthetic data. In this work, we propose Bokehlicious, a highly efficient network that provides intuitive control over Bokeh strength through an Aperture-Aware Attention mechanism, mimicking the physical lens aperture. To further address the lack of high-quality real-world data, we present RealBokeh, a novel dataset featuring 23,000 high-resolution (24-MP) images captured by professional photographers, covering diverse scenes with varied aperture and focal length settings. Evaluations on both our new RealBokeh and established Bokeh rendering benchmarks show that Bokehlicious consistently outperforms SOTA methods while significantly reducing computational cost and exhibiting strong zero-shot generalization. Our method and dataset further extend to defocus deblurring, achieving competitive results on the RealDOF benchmark. Our code and data can be found at https://github.com/TimSeizinger/Bokehlicious
- Abstract（参考訳）: ボケのレンダリング手法は、プロの写真に見られる視覚的に魅力的で、ソフトにぼやけた背景を作り出す上で重要な役割を担っている。
最近の学習ベースのアプローチは有望な結果を示しているが、可変強度で現実的なボケを生成することは依然として困難である。
既存の方法は追加の入力を必要とし、合成データに依存するため非現実的なボケの再現に苦しむ。
本研究では,Aperture-Aware Attention 機構を用いてボケの強度を直感的に制御し,物理レンズの開口を模倣する,高効率なボケヘリクスを提案する。
高品質な実世界のデータがないことにさらに対処するため、プロの写真家が捉えた23,000の高解像度(24-MP)の画像を含む新しいデータセットであるRealBokehを紹介した。
我々の新しいRealBokehと確立されたBokehベンチマークによる評価は、BokehliciousがSOTA法を一貫して上回り、計算コストを大幅に削減し、強力なゼロショット一般化を示すことを示している。
提案手法とデータセットはデフォーカス・デブロアリングにさらに拡張され,RealDOFベンチマークの競合結果が得られた。
私たちのコードとデータはhttps://github.com/TimSeizinger/Bokehliciousで確認できます。
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