ニューラル スプライン カラー変換を使用したパーソナライズされた画像強化
- これは、2020 年の TIP ジャーナルに掲載された論文です。まず、曲線を予測し、いくつかのアンカー ポイントを予測し、アンカー ポイントに基づいて連続曲線を補間し、次にその曲線を使用して生の画像をレタッチできるネットワークを提案しています。そこで、ユーザのレタッチ結果に基づいてユーザの好みを予測し、画像のレタッチに対するユーザの好みをシミュレートできるネットワークを提案する。2 つの方法のフローチャートは次のとおりです。
PieNet: パーソナライズされた画像強化ネットワーク
- これは ECCV 2020 の記事です。大まかな考え方は前の記事と似ています。ユーザーはいくつかのお気に入りの画像を選択し、ネットワークを使用して嗜好ベクトルを抽出し、それを強化する画像と一緒に PieNet に送信します。ユーザーの好みを満たす強化された結果を取得します。
- 優先ベクトルは画像サイズにアップサンプリングされ、追加のチャネルとして特徴に連結されます。
