面向编辑的 RAW 重建

用户经常对相机图像进行后处理编辑以实现其偏好的摄影处理风格。虽然在 RAW 域进行编辑提供更大的精度和灵活性，但大多数编辑是在相机显示的参考输出（例如 8 位 sRGB JPEG）上执行的，因为很少存储 RAW 图像。现有的 RAW 重建方法可以从 sRGB 图像中恢复 RAW 数据，但这些方法通常针对像素级 RAW 重建保真度进行优化，在面对多样化的渲染风格和编辑操作时会降级。我们引入一种可集成到任何现有 RAW 重建框架中的插编辑感 loss function，以使恢复的 RAW 更健壮地适应不同的渲染风格和编辑操作。我们的损失函数采用模块化、可微分的图像信号处理器（ISP），模拟具有可调参数的真实摄影处理管道。在训练期间，ISP 每个模块的参数从旨在建模实际相机处理变异的精心设计分布中随机抽取。然后在 sRGB 空间中计算损失，方法是将 ground-truth 与通过该可微分 ISP 渲染的恢复 RAW 比较。将我们的损失纳入后，能在各种编辑条件下将 sRGB 重建质量提高最高可达 1.5-2 dB PSNR。此外，当应用于以元数据为辅的 RAW 重建方法时，我们的做法可用于针对目标编辑进行微调，进一步获得提升。由于摄影编辑是消费者成像中 RAW 重建的主要动机，我们的简单而有效的 loss function 提供了一种通用机制，用于增强编辑保真度和渲染灵活性。