Vi föreslår en ny metod för att automatiskt producera flera färgade versioner av en gråskala bild. Vår metod är resultatet av observationen att uppgiften att automatisera färgläggning är relativt lätt med tanke på en lågupplöst version av färgbilden. Vi tränar först en villkorlig PixelCNN för att generera en låg upplösning färg för en given gråskala bild. Sedan, med tanke på den genererade lågupplösta färgbild och den ursprungliga gråskalan som ingångar, tränar vi en andra CNN för att generera en högupplöst färgisering av en bild. Vi visar att vårt tillvägagångssätt producerar mer varierande och rimliga färgläggningar än befintliga metoder, som bedöms av människor i ett "Visual Turing Test".
REF träna en villkorlig pixelCNN att producera mer varierande och rimliga färgläggningar.
PixColor: Pixel Recursive Colorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}