실시간 사용자 안내 이미지 색채화에 대한 학습된 딥 프리어의 활용

우리는 사용자 안내형 이미지 컬러화를 위한 딥 러닝 접근법을 제안합니다. 본 시스템은 그레이스케일 이미지와 함께 희소하고 국부적인 사용자 '힌트'를 출력 컬러화로 직접 매핑하는 합성신경망(CNN)을 사용합니다. 수동으로 정의된 규칙을 사용하는 대신, 네트워크는 대규모 데이터에서 학습한 저수준 큐와 고수준 의미 정보를 융합하여 사용자의 편집을 전파합니다. 우리는 시뮬레이션된 사용자 입력과 함께 백만 장의 이미지를 통해 학습시킵니다. 효율적인 입력 선택을 돕기 위해, 시스템은 입력 이미지와 현재 사용자 입력에 기반하여 가능한 색상을 추천합니다. 컬러화는 단일 순방향 패스로 수행되므로 실시간 사용이 가능합니다. 심지어 임의로 시뮬레이션된 사용자 입력即便如此，我们证明了所提出的系统仍能帮助初学者快速创建逼真的彩色图像，并且只需一分钟的使用就能显著提高彩色化质量。此外，我们展示了该框架可以整合其他用户“提示”到所需的彩色化中，从而实现颜色直方图传递的应用。我们的代码和模型可在https://richzhang.github.io/ideepcolor获取。即便是随机模拟的用户输入，我们也证明了所提出的系统能够帮助初学者迅速生成逼真的彩色图像，并且仅仅通过一分钟的使用就能大幅提高彩色化的质量。此外，我们还展示了该框架可以结合其他用户“提示”（hints）来实现所需的颜色化效果，例如应用于颜色直方图传递。我们的代码和模型可以在以下网址获得: https://richzhang.github.io/ideepcolor.为了更符合韩语的表达习惯，我将最后一段稍作调整：심지어 임의로 시뮬레이션된 사용자 입력이라도, 제안된 시스템이 초보자가 신속하게 사실적인 컬러 이미지를 생성하도록 도움을 줄 수 있으며, 단 1분의 사용으로 컬러화 품질이 크게 향상됨을 보여줍니다. 또한, 이 프레임워크가 다른 사용자 "힌트" (hints)를 원하는 컬러화에 통합할 수 있음을 입증하였으며, 색상 히스토그램 전송 응용 사례를 제시하였습니다. 우리의 코드와 모델은 https://richzhang.github.io/ideepcolor에서 이용할 수 있습니다.希望这样的翻译更符合您的要求。