K-D 트리를 활용한 효율적인 친화성 기반 편집 전파

스위프를 통한 이미지/비디오 편집은 상호작용의 용이성 덕분에 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 그러나 사용자 입력을 이미지/비디오의 나머지 부분에 전파하는 것은 특히 대용량 데이터의 경우 시간과 메모리를 많이 소모합니다. 여기서 우리는 수천만 개의 픽셀이 포함된 데이터를 상호작용 속도(몇 초 이내)로 처리할 수 있는 효율적인 방안을 제안합니다. 우리의 방안의 핵심은 고차원 친화성 공간에서 적응형 클러스터링을 사용하여 편집 전파에서 관련된 최적화 문제를 대략적으로 해결하는 새로운 방법입니다. 우리의 근사법은 시각적 충실도를 유지하면서 기존의 친화성 기반 전파 방법의 비용을 크게 줄이며, 상용 컴퓨터를 사용하여 고해상도 이미지와 긴 비디오 시퀀스에서도 인터랙티브한 스위프 기반 편집을 가능하게 합니다.