Vi introducerar en ny teknik som automatiskt genererar olika, visuellt övertygande stiliseringar för ett fotografi på ett oövervakat sätt. Vi uppnår detta genom att lära stil ranking för en given inmatning med hjälp av en stor fotosamling och välja en mängd olika delmängd av matchande stilar för slutlig stil överföring. Vi föreslår också en förbättrad teknik som överför den globala färgen och tonen av de valda exemplarerna till indatafotografiet samtidigt som man undviker de vanliga visuella artefakter som produceras av de befintliga stilöverföringsmetoderna. Tillsammans ger våra stilvals- och överföringstekniker övertygande, artefaktfria resultat på ett brett utbud av indatafotografier, och en användarstudie visar att våra resultat är att föredra framför andra tekniker.
Lee och Al. REF lär sig en innehållsspecifik stil ranking med hjälp av en stor fotosamling och välj de bästa exemplar bilder för färgförbättring.
Automatic Content-Aware Color and Tone Stylization
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}