論文の概要: RealRep: Generalized SDR-to-HDR Conversion with Style Disentangled Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07322v1
- Date: Mon, 12 May 2025 08:08:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.30479
- Title: RealRep: Generalized SDR-to-HDR Conversion with Style Disentangled Representation Learning
- Title（参考訳）: RealRep:スタイルディスタングル表現学習を用いた一般化SDR-to-HDR変換
- Authors: Gang He, Siqi Wang, Kepeng Xu, Lin Zhang,
- Abstract要約: 高ダイナミックレンジ広色域(WCG)技術がますます普及し,標準ダイナミックレンジ(SDR)コンテンツをHDRに変換する需要が高まっている。
既存の手法は主に固定トーンマッピング演算子に依存しており、これは現実世界のシナリオでよく見られる様々なスタイルでSDR入力を扱うのに不十分である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.1967024885474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-Dynamic-Range Wide-Color-Gamut (HDR-WCG) technology is becoming increasingly prevalent, intensifying the demand for converting Standard Dynamic Range (SDR) content to HDR. Existing methods primarily rely on fixed tone mapping operators, which are inadequate for handling SDR inputs with diverse styles commonly found in real-world scenarios. To address this challenge, we propose a generalized SDR-to-HDR method that handles diverse styles in real-world SDR content, termed Realistic Style Disentangled Representation Learning (RealRep). By disentangling luminance and chrominance, we analyze the intrinsic differences between contents with varying styles and propose a disentangled multi-view style representation learning method. This approach captures the guidance prior of true luminance and chrominance distributions across different styles, even when the SDR style distributions exhibit significant variations, thereby establishing a robust embedding space for inverse tone mapping. Motivated by the difficulty of directly utilizing degradation representation priors, we further introduce the Degradation-Domain Aware Controlled Mapping Network (DDACMNet), a two-stage framework that performs adaptive hierarchical mapping guided by a control-aware normalization mechanism. DDACMNet dynamically modulates the mapping process via degradation-conditioned hierarchical features, enabling robust adaptation across diverse degradation domains. Extensive experiments show that RealRep consistently outperforms state-of-the-art methods with superior generalization and perceptually faithful HDR color gamut reconstruction.
- Abstract（参考訳）: HDR-WCG(High-Dynamic-Range Wide-Color-Gamut)技術が普及し,標準ダイナミックレンジ(SDR)コンテンツをHDRに変換する需要が高まっている。
既存の手法は主に固定トーンマッピング演算子に依存しており、これは現実世界のシナリオでよく見られる様々なスタイルでSDR入力を扱うのに不十分である。
この課題に対処するために,現実のSDRコンテンツにおける多様なスタイルを扱う一般化されたSDR-to-HDR手法を提案し,これをRealRep(Realistic Style Disentangled Representation Learning)と呼ぶ。
輝度と彩色を両立させることにより、異なるスタイルのコンテンツ間の本質的な違いを分析し、アンタングル型多視点表現学習法を提案する。
このアプローチは、SDRスタイルの分布が大きなばらつきを示す場合であっても、異なるスタイルにまたがる真の輝度および色度分布の前のガイダンスをキャプチャし、逆トーンマッピングのための堅牢な埋め込み空間を確立する。
劣化表現を直接活用することの難しさから,我々はさらに,制御認識正規化機構によって誘導される適応階層型マッピングを行う2段階のフレームワークであるDDACMNet(Degradation-Domain Aware Controlled Mapping Network)を導入する。
DDACMNetは、分解条件付き階層的特徴を通じてマッピングプロセスを動的に変調し、多様な分解ドメイン間で堅牢な適応を可能にする。
広汎な実験により、RealRepは、より優れた一般化と知覚に忠実なHDR色域再構成により、最先端の手法を一貫して上回ることを示した。
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