双域绘画式图像和谐化

图像和谐化旨在通过调整前景外观以与背景兼容，从而生成视觉和谐的复合图像。当复合图像具有照片式前景与绘画式背景时，该任务称为绘画式图像和谐化。目前仅有少量关于此任务的工作，它们要么耗时，要么在生成良好和谐结果方面能力较弱。在本工作中，我们提出一种新颖的绘画式和谐化网络，由双域生成器和双域判别器组成，在空域与频域同时对复合图像进行和谐化。双域生成器通过在空域使用AdaIN模块以及在频域使用我们提出的ResFFT模块来执行和谐化。双域判别器试图基于每个图像块的空间特征与频率特征来区分不和谐块，从而以对抗方式增强生成器能力。在基准数据集上的大量实验显示了我们方法的有效性。我们的代码与模型公开于 https://github.com/bcmi/PHDNet-Painterly-Image-Harmonization。