残差对齐:面向非负图像合成的梯度优化
计算机视觉与模式识别
2022-02-09 v1
摘要
在本工作中,我们解决光学透视(OST)增强现实中的一个重要问题:非负图像合成。大多数图像生成方法在此条件下失效,因为它们假定对每个像素具有完全控制且无法通过添加光来创建更暗的像素。为解决 AR 图像合成中的非负图像生成问题,先前工作试图利用视错觉来模拟人类视觉,但在高动态范围等情形下未能很好地保持明度恒常性。在我们的论文中,我们转而提出一种能够在局部层面保持明度恒常性的方法,从而捕捉高频细节。与现有工作相比,我们的方法在图像到图像翻译任务中表现出强劲性能,特别是在大尺度图像、高分辨率图像与高动态范围图像迁移等场景中。
引用
@article{arxiv.2202.04036,
title = {Residual Aligned: Gradient Optimization for Non-Negative Image Synthesis},
author = {Flora Yu Shen and Katie Luo and Guandao Yang and Harald Haraldsson and Serge Belongie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.04036},
year = {2022}
}