面向多样着色的结构一致性与可控性
计算机视觉与模式识别
2018-09-07 v1 机器学习
摘要
对给定灰度图像进行着色是媒体与广告行业中的一项重要任务。由于着色固有的模糊性（多种色调常均合理），近期方法开始显式建模多样性。然而，最明显的伪影之一——结构不一致性，却被现有逐像素独立预测色度的方法所忽视。为解决此问题，我们提出了一种基于条件随机场的变分自编码器形式，能够在考虑结构一致性的同时实现多样性。此外，我们引入了一种可控性机制，可融合来自包括用户界面在内的多种外部约束。与现有基线相比，我们在 LFW、LSUN-Church 和 ILSVRC-2015 数据集上展示了我们的方法能获得更具多样性且全局一致的着色结果。
引用
@article{arxiv.1809.02129,
title = {Structural Consistency and Controllability for Diverse Colorization},
author = {Safa Messaoud and David Forsyth and Alexander G. Schwing},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02129},
year = {2018}
}
备注
Accepted to ECCV 2018