无域标签的高分辨率 daytime 翻译
计算机视觉与模式识别
2025-10-10 v2 机器学习
图像与视频处理
摘要
对高分辨率照片中的 daytime 变化进行建模，例如在同一场景于白天、夜晚或黎明等典型不同光照下的重新渲染，是一项具有挑战性的图像操纵任务。我们提出用于该任务的高分辨率 daytime 翻译（HiDT）模型。HiDT 结合生成式图像到图像模型与一种新的上采样方案，使得图像翻译可在高分辨率下应用。该模型在常用 GAN 指标和人工评估两方面均展现出有竞争力的结果。重要的是，这一良好性能来自于在仅含静态景观图像且无可用的 daytime 标签的数据集上的训练。我们的结果可在 https://saic-mdal.github.io/HiDT/ 查看。
引用
@article{arxiv.2003.08791,
title = {High-Resolution Daytime Translation Without Domain Labels},
author = {Ivan Anokhin and Pavel Solovev and Denis Korzhenkov and Alexey Kharlamov and Taras Khakhulin and Alexey Silvestrov and Sergey Nikolenko and Victor Lempitsky and Gleb Sterkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.08791},
year = {2025}
}
备注
accepted to CVPR 2020