模块化神经图像信号处理
计算机视觉与模式识别
2026-03-10 v3
摘要
本文提出了一种模块化神经图像信号处理（ISP）框架，该框架处理原始输入并渲染高质量显示参考图像。与先前的神经ISP设计不同，我们的方法引入了高度模块化，提供了对渲染过程多个中间阶段的完全控制。这种模块化设计不仅实现了高渲染精度，还提升了可扩展性、可调试性、对未见相机的泛化能力以及匹配不同用户偏好样式的灵活性。为展示该设计的优势，我们构建了一个用户交互式照片编辑工具，利用我们的神经ISP支持多样化的编辑操作和图片风格。该工具经过精心设计，充分利用神经ISP的高质量渲染能力，并支持无限的后编辑重渲染。我们的方法是一个完全基于学习的框架，具有不同容量的变体，整个流水线规模适中（参数范围从约0.5M到约3.9M），并在多个测试集上一致地提供了具有竞争力的定性和定量结果。
引用
@article{arxiv.2512.08564,
title = {Modular Neural Image Signal Processing},
author = {Mahmoud Afifi and Zhongling Wang and Ran Zhang and Michael S. Brown},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.08564},
year = {2026}
}