RSFNet: リージョン固有の色フィルターを使用した白箱画像レタッチ手法

画像のレタッチは、写真的な視覚的魅力を高める上で重要な側面です。ユーザーがしばしば共通の美的好みを持つ一方で、個々の好みに基づいてレタッチ方法が異なることがあります。したがって、満足度の高い結果を生み出し、ユーザーが同時に便利に画像を編集できるような白箱アプローチが必要です。最近の白箱レタッチ手法は、画像レベルのフィルター引数を提供する連続的なグローバルフィルターに依存していますが、微細なレタッチを行うことはできません。対照的に、カラリストは伝統的なツール（例：DaVinci Resolve）を使用する際、分割して解決するアプローチを取り、一連の領域特異的な微細な強化を行います。この洞察に基づき、並列な領域特異的フィルター（Region-Specific Filters, RSFNet）を使用した写真レタッチ用の白箱フレームワークを開発しました。当モデルは各フィルターに対して同時にフィルター引数（例：彩度、コントラスト、色相）と領域の注意マップを生成します。RSFNetは連続的なフィルターではなく、線形和によるフィルターを使用することで、より多様な範囲のフィルタクラスを簡単に訓練することが可能になります。実験結果から、RSFNetが最先端の成果を達成し、編集可能な白箱レタッチにおいて満足度の高い美的魅力とユーザー利便性向上を提供していることが示されました。