論文の概要: Modular Neural Image Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08564v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 13:04:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.964157
• Title: Modular Neural Image Signal Processing
• Title（参考訳）: モジュラニューラル画像信号処理
• Authors: Mahmoud Afifi, Zhongling Wang, Ran Zhang, Michael S. Brown,
• Abstract要約: 本稿では、生の入力を処理し、高品質な表示参照画像を表示するモジュール型ニューラルネットワーク信号処理(ISP)フレームワークを提案する。 提案手法は高次モジュール性を導入し,レンダリングプロセスの複数の中間段階に対する完全な制御を実現する。 提案手法は,多種多様なキャパシティを持つ完全学習型フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.19661399053891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a modular neural image signal processing (ISP) framework that processes raw inputs and renders high-quality display-referred images. Unlike prior neural ISP designs, our method introduces a high degree of modularity, providing full control over multiple intermediate stages of the rendering process.~This modular design not only achieves high rendering accuracy but also improves scalability, debuggability, generalization to unseen cameras, and flexibility to match different user-preference styles. To demonstrate the advantages of this design, we built a user-interactive photo-editing tool that leverages our neural ISP to support diverse editing operations and picture styles. The tool is carefully engineered to take advantage of the high-quality rendering of our neural ISP and to enable unlimited post-editable re-rendering. Our method is a fully learning-based framework with variants of different capacities, all of moderate size (ranging from ~0.5 M to ~3.9 M parameters for the entire pipeline), and consistently delivers competitive qualitative and quantitative results across multiple test sets. Watch the supplemental video at: https://youtu.be/ByhQjQSjxVM
• Abstract（参考訳）: 本稿では、生の入力を処理し、高品質な表示参照画像を表示するモジュール型ニューラルネットワーク信号処理(ISP)フレームワークを提案する。 従来のニューラルISP設計とは異なり,本手法は高次モジュール性を導入し,レンダリングプロセスの複数の中間段階に対する完全な制御を実現する。 このモジュラーデザインは、高いレンダリング精度を達成するだけでなく、スケーラビリティ、デバッグ性、見えないカメラへの一般化、異なるユーザ参照スタイルに合わせて柔軟性も向上します。 この設計の利点を実証するため,我々はニューラルISPを活用し,多様な編集操作や画像スタイルをサポートするユーザ対話型写真編集ツールを構築した。 このツールは、私たちのニューラルISPの高品質なレンダリングを活用し、無制限の編集後再レンダリングを可能にするために、慎重に設計されている。 提案手法は,多種多様なキャパシティを持つ完全学習型フレームワークであり,中程度のサイズ(パイプライン全体に対して 0.5M から 3.9M までの範囲)と,複数のテストセット間で競合的な質的,定量的な結果を一貫して提供する。 補足ビデオをご覧ください。 https://youtu.be/ByhQjQSjxVM

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