RSFNet : Une approche de retouche d'images en boîte blanche utilisant des filtres de couleur spécifiques à la région

Le retouche d'images est un aspect essentiel pour améliorer l'attrait visuel des photos. Bien que les utilisateurs partagent souvent des préférences esthétiques communes, leurs méthodes de retouche peuvent varier en fonction de leurs goûts individuels. Par conséquent, il existe un besoin d'approches en boîte blanche qui produisent des résultats satisfaisants et permettent aux utilisateurs de modifier facilement leurs images simultanément. Les méthodes récentes de retouche en boîte blanche s'appuient sur des filtres globaux en cascade qui fournissent des arguments de filtre au niveau de l'image, mais ne peuvent pas effectuer une retouche fine et détaillée. En revanche, les coloristes utilisent généralement une approche par découpage, réalisant une série d'améliorations fines et spécifiques à chaque région lorsqu'ils emploient des outils traditionnels comme DaVinci Resolve. Nous nous inspirons de cette démarche pour développer un cadre en boîte blanche de retouche photo utilisant des filtres spécifiques à chaque région en parallèle, appelé RSFNet (Region-Specific Filters Network). Notre modèle génère simultanément les arguments des filtres (par exemple, saturation, contraste, teinte) et les cartes d'attention pour chaque région. Au lieu d'utiliser des filtres en cascade, RSFNet emploie des sommes linéaires de filtres, ce qui permet une gamme plus diversifiée de classes de filtres pouvant être entraînées plus facilement. Nos expériences montrent que RSFNet obtient des résultats d'état de l'art, offrant un attrait esthétique satisfaisant et une meilleure commodité pour les utilisateurs dans le cadre d'une retouche en boîte blanche éditable.