論文の概要: Color Transfer with Modulated Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19062v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:39:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:46.242547
• Title: Color Transfer with Modulated Flows
• Title（参考訳）: 変調流れによる色移動
• Authors: Maria Larchenko, Alexander Lobashev, Dmitry Guskov, Vladimir Vladimirovich Palyulin,
• Abstract要約: 修正フローは、補正フローに基づく画像間の色移動のための新しいアプローチである。 提案手法は最適輸送に基づいており,RGB色空間内の可逆変換として色伝達を実行する。 提案手法は、4K画像の処理が可能で、コンテンツとスタイルの類似性の観点から最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License:
• Abstract: In this work, we introduce Modulated Flows (ModFlows), a novel approach for color transfer between images based on rectified flows. The primary goal of the color transfer is to adjust the colors of a target image to match the color distribution of a reference image. Our technique is based on optimal transport and executes color transfer as an invertible transformation within the RGB color space. The ModFlows utilizes the bijective property of flows, enabling us to introduce a common intermediate color distribution and build a dataset of rectified flows. We train an encoder on this dataset to predict the weights of a rectified model for new images. After training on a set of optimal transport plans, our approach can generate plans for new pairs of distributions without additional fine-tuning. We additionally show that the trained encoder provides an image embedding, associated only with its color style. The presented method is capable of processing 4K images and achieves the state-of-the-art performance in terms of content and style similarity. Our source code is available at https://github.com/maria-larchenko/modflows
• Abstract（参考訳）: 本研究では,修正フローに基づく画像間の色移動のための新しいアプローチであるModulated Flows(ModFlows)を紹介する。 色移動の主な目的は、対象画像の色を基準画像の色分布に合わせるように調整することである。 提案手法は最適輸送に基づいており,RGB色空間内の可逆変換として色伝達を実行する。 ModFlowsは、フローの単射特性を利用して、共通の中間色分布を導入し、修正されたフローのデータセットを構築することができる。 このデータセット上にエンコーダをトレーニングし、新しい画像の修正モデルの重みを予測する。 最適な輸送計画のセットを訓練した後、我々は、追加の微調整をすることなく、新しい配電系統の計画を作成することができる。 さらに、トレーニングされたエンコーダが、そのカラースタイルにのみ関連付けられた画像埋め込みを提供することを示す。 提案手法は、4K画像の処理が可能で、コンテンツとスタイルの類似性の観点から最先端のパフォーマンスを実現する。 ソースコードはhttps://github.com/maria-larchenko/modflowsで公開しています。

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