Med vår metod 30 sek 2 min Utan vår metod Med vår metod 30 sek 1 min Figur 1 : Utseende manipulation av ett enda fotografi (top bilder) när du använder off-the-shälf programvara som Photoshop direkt (vänster pil) och när du använder samma i kombination med vår nya lager (höger pil). För bilen till exempel, var bilden sönderdelade i lager (albedo, irradians, speculär, och omgivande ocklusion), som sedan manipulerades individuellt: Spekulära höjdpunkter förstärktes och suddig; irradians och omgivande ocklusion mörknade och har lagt kontrast; albedo färg ändrades. Medan bilden som genereras utan vår nedbrytning tog mycket mer ansträngning (val, justeringar med kurvor, och befjädrade bildområden), resultatet är fortfarande sämre. För statyexemplet användes en annan sönderdelning som delade upp den ursprungliga bilden i ljusriktningar. Ljuset från vänster ändrades till att bli mer blått, medan ljuset från höger ändrades till att bli mer rött. En liknande effekt är svår att uppnå i Photoshop även efter en storleksordning mer ansträngning. (Försök redigera själv genom att använda de kompletterande psd-filerna.) Abstract Fotografer rutinmässigt komponera flera manipulerade bilder av samma scen till en enda bild, vilket ger en trohet svårt att uppnå med hjälp av någon enskild bild. Alternativt satte 3D-konstnärer upp renderingssystem för att producera skiktade bilder för att isolera enskilda aspekter av ljustransporten, som är sammansatta till slutresultatet i efterproduktionen. Tyvärr tar dessa metoder antingen avsevärd tid och ansträngning att fånga, eller förblir begränsade till syntetiska scener. I detta papper föreslår vi en metod för att sönderdela en enda bild i flera lager som approximerar effekter som skugga, diffus belysning, albedo, och specular skuggning. I detta syfte utvidgar vi idén om inneboende bilder längs två axlar: för det första genom att komplettera skuggning och reflektion med specularitet och ocklusion, och för det andra genom att införa riktningsberoende. Vi gör det genom att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med syntetiska data. Sådana nedbrytningar kan sedan manipuleras i någon off-the-shelf programvara för bildmanipulation och kompositeras tillbaka. Vi visar effektiviteten i vår nedbrytning på syntetiska (dvs., återges) och verkliga data (dvs. fotografier), och använder dem för fotomanipuleringar, som annars är omöjliga att utföra baserat på enstaka bilder. Vi erbjuder jämförelser med toppmoderna metoder och utvärderar också kvaliteten på våra nedbrytningar via en användarstudie som mäter effektiviteten i den resulterande fotoretuscheringsinställningen. Kompletterande material och kod finns för forskning vid geometri.cs.ucl.ac.uk/projects/2017/layered-retuschering.
REF generaliserade den inneboende bild sönderdelningen genom att beakta bidragen från specularitet och ocklusion i en riktningsberoende modell.
Decomposing Single Images for Layered Photo Retouching
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}