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Instagram等のアプリでフィルタがかかった画像から、どのようなフィルタがかかっているかを推定し他の画像に同じフィルタをかけるスタイル転送技術。従来手法は画像間の色や質感の伝達しかできなかった。1回スタイル情報を抽出すればモバイルデバイス上で2ms以下で動作可能。
画像のフィルタリングや編集は、多くの場合、「明るさ」「コントラスト」「色」の3つの操作であり、それぞれ入出力xyの線形・多項式関数として表現でき、各パラメータの非線形回帰問題としてネットワークを設計できる。他のスタイル転送技術と比較し定量的・定性的に大幅な性能向上を達成。
https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4809_ECCV_2020_paper.php
論文概要
Instagram等のアプリでフィルタがかかった画像から、どのようなフィルタがかかっているかを推定し他の画像に同じフィルタをかけるスタイル転送技術。従来手法は画像間の色や質感の伝達しかできなかった。1回スタイル情報を抽出すればモバイルデバイス上で2ms以下で動作可能。
画像のフィルタリングや編集は、多くの場合、「明るさ」「コントラスト」「色」の3つの操作であり、それぞれ入出力xyの線形・多項式関数として表現でき、各パラメータの非線形回帰問題としてネットワークを設計できる。他のスタイル転送技術と比較し定量的・定性的に大幅な性能向上を達成。
https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4809_ECCV_2020_paper.php