論文の概要: RealRep: Generalized SDR-to-HDR Conversion via Attribute-Disentangled Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07322v2
• Date: Tue, 09 Sep 2025 10:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.813036
• Title: RealRep: Generalized SDR-to-HDR Conversion via Attribute-Disentangled Representation Learning
• Title（参考訳）: RealRep:Attribute-Disentangled Representation Learningによる一般化SDR-to-HDR変換
• Authors: Gang He, Siqi Wang, Kepeng Xu, Lin Zhang, Li Xu, Weiran Wang, Yu-Wing Tai,
• Abstract要約: 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に変換する必要性が高まっている。 既存の方法は固定トーンマッピング演算子に依存しており、現実世界のSDRコンテンツに存在する様々な外観や劣化を扱うのに苦労している。 本稿では,構成不整合表現の学習により頑健性を高める一般化されたSDR-to- attributeフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.19027658873778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-Dynamic-Range Wide-Color-Gamut (HDR-WCG) technology is becoming increasingly widespread, driving a growing need for converting Standard Dynamic Range (SDR) content to HDR. Existing methods primarily rely on fixed tone mapping operators, which struggle to handle the diverse appearances and degradations commonly present in real-world SDR content. To address this limitation, we propose a generalized SDR-to-HDR framework that enhances robustness by learning attribute-disentangled representations. Central to our approach is Realistic Attribute-Disentangled Representation Learning (RealRep), which explicitly disentangles luminance and chrominance components to capture intrinsic content variations across different SDR distributions. Furthermore, we design a Luma-/Chroma-aware negative exemplar generation strategy that constructs degradation-sensitive contrastive pairs, effectively modeling tone discrepancies across SDR styles. Building on these attribute-level priors, we introduce the Degradation-Domain Aware Controlled Mapping Network (DDACMNet), a lightweight, two-stage framework that performs adaptive hierarchical mapping guided by a control-aware normalization mechanism. DDACMNet dynamically modulates the mapping process via degradation-conditioned features, enabling robust adaptation across diverse degradation domains. Extensive experiments demonstrate that RealRep consistently outperforms state-of-the-art methods in both generalization and perceptually faithful HDR color gamut reconstruction.
• Abstract（参考訳）: High-Dynamic-Range Wide-Color-Gamut (HDR-WCG)技術は、標準ダイナミックレンジ(SDR)コンテンツをHDRに変換する必要性が高まっている。 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、現実世界のSDRコンテンツに見られる様々な外観や劣化を扱うのに苦労している。 この制限に対処するため,属性不整合表現の学習によりロバスト性を高める一般化されたSDR-to-HDRフレームワークを提案する。 我々のアプローチの中心はRealistic Attribute-Disentangled Representation Learning (RealRep) であり、これはSDR分布にまたがる固有内容の変化を捉えるために、輝度と彩色成分を明示的に分解する。 さらに、劣化感受性のコントラスト対を構築し、SDRスタイル間のトーン差を効果的にモデル化するLuma-/Chroma-aware負例生成戦略を設計する。 このような属性レベルの事前情報に基づいて,DDACMNet(Degradation-Domain Aware Controlled Mapping Network)を導入する。 DDACMNetは、分解条件付き特徴によってマッピングプロセスを動的に変調し、多様な劣化領域をまたいだ堅牢な適応を可能にする。 広汎な実験により、RealRepは一般化と知覚に忠実なHDR色域再構成において、最先端の手法を一貫して上回ることを示した。

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