Entwirrte Bildfarbierung über globale Anker

Die Farbgebung ist von Natur aus multimodal und stellt bestehende Rahmenbedingungen vor Herausforderungen, um farbenfrohe und strukturell konsistente Ergebnisse zu erzielen. Selbst das anspruchsvolle autoregressive Modell hat Schwierigkeiten, die Langstreckenfarbkonsistenz aufrechtzuerhalten, aufgrund der Fragilität der sequentiellen Abhängigkeiten. Um diese Herausforderung zu überwinden, schlagen wir ein neuartiges Farbsierungsframework vor, das die Farb-Multimodalität und strukturelle Konsistenz durch globale Farbanker entwirrt, sodass beide Aspekte effektiv erlernt werden können. Unsere zentrale Erkenntnis ist, dass mehrere sorgfältig platzierte Anker die Farbaus distribution eines Bildes annähernd repräsentieren könnten, und in Abhängigkeit von den Ankerfarben können wir die Bildfarbe auf deterministische Weise vorhersagen, indem wir interne Korrelationen nutzen. Zu diesem Zweck konstruieren wir ein Farbsierungsmodell mit zwei Zweigen, wobei der Farbmodellierer die Farbverteilung für die Ankerfarbrepräsentation vorhersagt und der Farbgenerator die Pixel-Farben unter Bezugnahme auf die entnommenen Ankerfarben vorhersagt. Wichtig ist, dass die Anker nach zwei Prinzipien platziert sind: Farbinabhängigkeit und globale Abdeckung, was durch Clusteranalysen auf den tiefen Farbmerkmalen realisiert wird. Um die Berechnung zu vereinfachen, nehmen wir kreativ die weiche Superpixel-Segmentierung an, um die Bildprimitive zu reduzieren, was immer noch die Rückführbarkeit zur pixelweisen Darstellung gut bewahrt. Umfassende Experimente zeigen, dass unsere Methode eine bemerkenswerte Überlegenheit gegenüber verschiedenen gängigen Rahmenbedingungen in der perceptuellen Qualität erzielt. Dank der ankerbasierten Farbrepräsentation hat unser Modell die Flexibilität, vielfältige und kontrollierbare Farbgebung zu unterstützen.