抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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写真における知識のないエンドユーザは,それらの写真を,よく再設計された参照として類似の色スタイルを持つように美しいことを望んでいる。しかし,最近の画像スタイル転送作業におけるスタイルの定義は不適当である。それらは通常,誤った目的に正確な色を移すことにより望ましくない結果を合成する。それは,ポートレートのような敏感な事例でさらに悪くなる。本研究では,低レベル画像変換,特にカラーシフト法,を混合文脈特徴よりも学習し,次に,グラウンドトルースでカラースタイル転送を訓練する新しい方式を提示した。さらに,深いプリセットと呼ばれるカラースタイル転送を提案した。それは,1)自然色によるコンテンツからの色変換を表す特徴を一般化し,次に,コンテンツの文脈的特徴に混合し,2)適用低レベル色変換法のハイパーパラメータ(設定またはプリセット)を予測し,3)参照として類似の色スタイルを持つようにした。Flick2Kデータセットからの1200画像と69の設定による500のユーザ生成プリセットを用いて,600,000の訓練サンプルを生成するため,編集写真における強力なツールである光室を記述した。実験結果は,著者らの深いプリセットが,定量的および定性的にカラースタイル移動における以前の研究より性能が優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】
