Abstract-Computer-genererade (CG) bilder har uppnått höga nivåer av realism. Denna realism kommer dock till priset av lång och dyr manuell modellering, och ofta kan människor fortfarande skilja mellan CG och verkliga bilder. Vi introducerar en ny datadriven metod för att göra realistiska bilder som använder en stor samling fotografier som samlats in från online-arkiv. Med tanke på en CG-bild hämtar vi ett litet antal riktiga bilder med liknande global struktur. Vi identifierar motsvarande regioner mellan CG och verkliga bilder med hjälp av en medelskiftande cosegmentationalgoritm. Användaren kan sedan automatiskt överföra färg, ton och textur från matchande regioner till CG-avbildningen. Vårt system använder bara bildbehandling och kräver ingen 3D-modell av scenen, vilket gör det snabbt och enkelt att integrera i arbetsflöden för digitalt innehållsskapande. Resultaten av en användarstudie visar att våra hybridbilder verkar mer realistiska än originalen.
Å andra sidan utvecklas en datadriven metod REF för att förbättra realismen hos datorgenererade bilder genom att hämta en uppsättning riktiga bilder med liknande globala layouter för överföring av utseenden.
CG2Real: Improving the Realism of Computer Generated Images Using a Large Collection of Photographs
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}