Colorization är ett tvetydigt problem, med flera livskraftiga colorizations för en enda grå nivå bild. Tidigare metoder producerar dock endast den enskilt mest troliga färgningen. Vårt mål är att modellera den mångfald som är inneboende i problemet med colorization och producera flera colorizations som visar långsiktig rumslig koordinering. Vi lär oss en lågdimensionell inbäddning av färgfält med hjälp av en variationell autoencoder (VAE). Vi konstruerar förlusttermer för VAE-dekodern som undviker suddiga utgångar och tar hänsyn till den ojämna fördelningen av pixelfärger. Slutligen bygger vi en villkorlig modell för den multimodala fördelningen mellan bilden på grå nivå och färgfältets inbäddningar. Prover från denna villkorade modell resulterar i olika färgläggning. Vi visar att vår metod får bättre olika färgläggningar än en standard conditional variational autoencoder (CVAE) modell, samt en nyligen föreslagen villkorlig generativ kontrarioral nätverk (cGAN).
Till exempel, REF bygga en multimodal fördelning mellan gråskala bild och färgfält inbäddningar, vilket resulterar i olika färgläggning.
Learning Diverse Image Colorization
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}