PHNet: パッチベースの正規化による肖像調和

複合画像における一般的な問題は、前景と背景成分の互換性の欠如です。画像調和（image harmonization）はこの問題を解決することを目指し、全体的な画像がより本物らしく、一貫性のあるものに見えるようにします。既存の多くのソリューションでは、複合画像のさまざまな属性を利用し、ルックアップテーブル（LUTs）の予測や画像の再構築が行われています。最近のアプローチは主に正規化や色カーブレンダリングなどのグローバル変換を用いて視覚的一貫性を達成することに焦点を当てており、しばしば局所的な視覚的整合性の重要性を見落としています。本研究では、新しいパッチベースの正規化（Patch-based normalization: PN）ブロックと統計的色移転に基づく特徴抽出器からなるパッチベースの調和ネットワークを提案します。広範な実験により、異なるドメインに対するネットワークの高い汎化能力が示されています。我々のネットワークはiHarmony4データセットで最先端の結果を達成しています。また、FFHQに基づいた新しい人間ポートレート調和データセットを作成し、提案手法が最良の指標値を達成することでその汎化能力を確認しました。ベンチマーク実験では、提案されたパッチベースの正規化ブロックと特徴抽出器が効果的にポートレート調和能力を向上させていることが確認されました。我々のコードとモデル基準は公開されています。以上のように翻訳いたします。ご確認ください。