تعديل الصور هو جانب أساسي من جوانب تعزيز جاذبية الصور البصرية. رغم أن المستخدمين غالبًا ما يشتركون في تفضيلات جمالية مشتركة، قد تختلف طرق تعديلهم بناءً على تفضيلاتهم الفردية. لذلك، هناك حاجة إلى نماذج شفافة (white-box) تنتج نتائج مرضية وتمكّن المستخدمين من تعديل صورهم بسهولة وفي الوقت نفسه. الطرق الحديثة لتعديل الصور الشفاف تعتمد على مرشحات عالمية متتابعة توفر حجج مرشحات على مستوى الصورة ولكنها لا تستطيع أداء التعديل الدقيق. بالمقابل، يستخدم المحترفون في مجال الألوان غالبًا نهج تقسيم المشكلات والسيطرة عليها، حيث يقومون بمجموعة من التحسينات الدقيقة المحددة للمناطق عند استخدام أدوات تقليدية مثل دافنشي ريزولف (DaVinci Resolve). نحن نستند إلى هذه الرؤية لتطوير إطار عمل شفاف لتعديل الصور باستخدام مرشحات محددة للمناطق بالتوازي، والذي يُطلق عليه اسم RSFNet. يولد نموذجنا حجج المرشحات (مثل التشبع اللوني، التباين، الدرجة اللونية) وخرائط الاهتمام للمناطق لكل مرشح في وقت واحد. بدلاً من تتابع المرشحات، يستخدم RSFNet مجموعات خطية من المرشحات، مما يسمح بمدى أوسع من فئات المرشحات التي يمكن تدريبها بشكل أسهل. أظهرت تجاربنا أن RSFNet حقق أفضل النتائج الحالية، حيث يقدم جاذبية جمالية مرضية ويزيد من سهولة استخدام المستخدمين لتعديل الصور الشفاف القابل للتحرير.