Seamless

 Virtual Reality News

メニュー

UCバークレー、Deep learningを用いて白黒画像をリアルタイムに色付けする提案を発表。画像内の任意ポイントを選択すると推奨カラーを10色提示してくれる

カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、グレースケールイメージ(白黒画像)をDeep learningを用いてリアルタイムに色付けするアプローチを提案した論文を発表しました。

Real-Time User-Guided Image Colorization with Learned Deep Priors(PDF)

本提案では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が用いられており、100万の画像を訓練、白黒画像に対してもっともらしい色分けを提示してくれます。

パレット画面では、ユーザーが白黒画像の任意の部分を選択し、選択するとそのポイントの推奨カラーが10色提示され、どれかを選ぶことでペイントされます。

どれを選択してもいい感じに仕上げてくれ、という作業を任意ポイントを追加しながら進めていくことで、複雑な色合いを組み合わせることを可能にします。

また、こんなイメージカラーにして欲しいという要望にも答えてくれて、例えば鳥を夕焼けカラーにするといった使い方も可能としています。

 

関連

Microsoft Research等、異なる2枚の画像の特性(色やテクスチャなど)を転送し合成する新手法を論文で公開。画像類推に深層畳み込みニューラルネットワークを使用 | Seamless

About

Seamless(シームレス)は、Virtual Realityを主軸に更新しています。(詳細はこちら