論文の概要: Neural Artistic Style and Color Transfer Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08608v1
- Date: Tue, 12 Aug 2025 03:42:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.291252
- Title: Neural Artistic Style and Color Transfer Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いたニューラルアートスタイルと色移動
- Authors: Justin London,
- Abstract要約: 神経芸術的スタイルと色伝達を組み合わせた手法を提案する。
この方法は、カラーおよび輝度ヒストグラムマッチングアルゴリズムを定量的に評価するために、Kullback-Leibler分散を用いる。
これらのアルゴリズムのKLと色ヒストグラムを、スタイルからコンテンツ転送のための様々な実験により評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural artistic style transfers and blends the content and style representation of one image with the style of another. This enables artists to create unique innovative visuals and enhances artistic expression in various fields including art, design, and film. Color transfer algorithms are an important in digital image processing by adjusting the color information in a target image based on the colors in the source image. Color transfer enhances images and videos in film and photography, and can aid in image correction. We introduce a methodology that combines neural artistic style with color transfer. The method uses the Kullback-Leibler (KL) divergence to quantitatively evaluate color and luminance histogram matching algorithms including Reinhard global color transfer, iteration distribution transfer (IDT), IDT with regrain, Cholesky, and PCA between the original and neural artistic style transferred image using deep learning. We estimate the color channel kernel densities. Various experiments are performed to evaluate the KL of these algorithms and their color histograms for style to content transfer.
- Abstract（参考訳）: 神経芸術的スタイルは、ある画像の内容とスタイル表現を他の画像のスタイルと混合する。
これにより、アーティストはユニークな革新的な視覚を創造することができ、芸術、デザイン、映画など様々な分野における芸術的表現を高めることができる。
カラー転送アルゴリズムは、ソース画像の色に基づいてターゲット画像の色情報を調整することにより、デジタル画像処理において重要である。
カラー転送は、映画や写真における画像やビデオを強化し、画像修正に役立つ。
神経芸術的スタイルと色伝達を組み合わせた手法を提案する。
この方法は、KL(Kullback-Leibler)偏差を用いて、Reinhard Global Color Transfer, iteration Distribution Transfer (IDT)、 IDT with regrain, Cholesky, PCAといった色と輝度のヒストグラムマッチングアルゴリズムを、ディープラーニングを用いて、オリジナルと神経芸術スタイルの変換画像間で定量的に評価する。
カラーチャネルカーネル密度を推定する。
これらのアルゴリズムのKLと,そのカラーヒストグラムを,コンテンツ転送のスタイルとして評価するために,様々な実験を行った。
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