GCC: 通过扩散色卡实现的生成式颜色恒常性
计算机视觉与模式识别
2025-03-26 v2
摘要
由于光谱敏感性不同，颜色恒常性方法通常难以在不同相机传感器之间泛化。我们提出了 GCC，利用扩散模型将色卡修复到图像中以进行光照估计。我们的核心创新包括：(1) 一种单步确定性推理方法，可修复反映场景光照的色卡；(2) 一种拉普拉斯分解技术，在保留色卡结构的同时允许依赖光照的颜色自适应；(3) 一种基于掩码的数据增强策略，用于处理不精确的色卡标注。通过利用预训练扩散模型中丰富的先验知识，GCC 在具有挑战性的跨相机场景中展现出强大的鲁棒性。这些结果突显了我们的方法在不同相机特性下的有效泛化能力，无需针对特定传感器进行训练，使其成为实际应用中通用且实用的解决方案。
引用
@article{arxiv.2502.17435,
title = {GCC: Generative Color Constancy via Diffusing a Color Checker},
author = {Chen-Wei Chang and Cheng-De Fan and Chia-Che Chang and Yi-Chen Lo and Yu-Chee Tseng and Jiun-Long Huang and Yu-Lun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.17435},
year = {2025}
}
备注
Paper accepted to CVPR 2025. Project page: https://chenwei891213.github.io/GCC/