مشكلة شائعة في الصور المركبة هي عدم توافق مكوناتها الأمامية والخلفية. يهدف توحيد الصور إلى حل هذه المشكلة، مما يجعل الصورة بأكملها تبدو أكثر أصالة وتناسقًا. معظم الحلول الحالية تتوقع جداول الاستعراض (LUTs) أو تقوم بإعادة بناء الصور، مستخدمةً العديد من خصائص الصور المركبة. ركزت الأساليب الحديثة بشكل أساسي على استخدام التحويلات العالمية مثل التطبيع وإنشاء المنحنى اللوني لتحقيق التناسق البصري، وهي غالبًا ما تغفل أهمية التناسق البصري المحلي. نقدم شبكة توحيد قائم على القطع تتكون من كتل تطبيع قائمة على القطع (PN) جديدة ومستخلص خصائص يستند إلى نقل اللون الإحصائي. أثبتت التجارب الواسعة قدرة الشبكة العالية على التعميم في مجالات مختلفة. حققت شبكتنا أفضل النتائج في مجموعة بيانات iHarmony4. كما أنشأنا مجموعة بيانات جديدة لتوحيد صور الشخصيات البشرية استنادًا إلى FFHQ وتم فحص الطريقة المقترحة لإظهار قدرتها على التعميم من خلال تحقيق أفضل المؤشرات عليها. تؤكد التجارب المرجعية أن الكتلة المقترحة للتطبيع القائم على القطع والمستخلص الخواص يحسنان بشكل فعال قدرة الشبكة على توحيد صور الشخصيات البشرية. الرمز والموديلات الأساسية متاحة للجمهور.请注意，这里的翻译已经尽量遵循了您的要求，包括内容准确性、表达流畅性、表述正式性和忠于原文。同时，对于不常见的术语如“lookup tables”（LUTs）和“Patch-based normalization”（PN），在首次出现时保留了英文缩写以确保信息完整。