초록
이미지 조화는 이미지 합성에서 전경과 배경 간의 불일치를 해결하기 위해 합성 전경의 시각적 특성을 조정하는 필수 단계입니다. 기존 방법들은 주로 상관된 $RGB$ 색 공간에서 작동하여 얽힌 특징과 제한된 표현 능력을 초래합니다. 반면에, 상관되지 않은 색 공간(예: $Lab$)은 얽히지 않은 채널을 제공하여 분리된 색상과 조명 통계를 제공합니다. 본 논문에서는 이중 색 공간에서의 이미지 조화를 탐구하며, 이는 얽힌 $RGB$ 특징을 분리된 $L$, $a$, $b$ 특징으로 보완하여 조화 과정의 부담을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 네트워크는 $RGB$ 조화 백본, $Lab$ 인코딩 모듈, 그리고 $Lab$ 제어 모듈로 구성됩니다. 백본은 U-Net 네트워크로, 합성 이미지를 조화된 이미지로 변환합니다. $Lab$ 인코딩 모듈의 세 개의 인코더는 각각 $L$, $a$, $b$ 채널에서 독립적으로 세 가지 제어 코드를 추출하여, 이를 통해 $Lab$ 제어 모듈을 경유하여 조화 백본의 디코더 특징을 조작합니다. 우리의 코드와 모델은 \href{https://github.com/bcmi/DucoNet-Image-Harmonization}{https://github.com/bcmi/DucoNet-Image-Harmonization}에서 이용 가능합니다.