圖像著色用于使經(jīng)典的黑白電影現(xiàn)代化或提供對具有多種顏色分布的灰度圖像的藝術(shù)控制。然而，當前的方法通常會導致不飽和和不自然的顏色。arXiv.org最近的一篇論文提出了BigColor，這是一種新穎的圖像著色方法，可以為具有復雜結(jié)構(gòu)的野外圖像合成生動自然的顏色。

研究人員使用卷積編碼器利用輸入灰度圖像的空間結(jié)構(gòu)，與傳統(tǒng)的著色相比，該編碼器能夠擴大生成器的表示空間。

BigColor可以處理任意大小的圖像，這對于傳統(tǒng)方法是不可行的。此外，可以通過為網(wǎng)絡使用不同的條件向量來合成多模態(tài)著色結(jié)果。大量實驗證實BigColor優(yōu)于以前的方法。

對于逼真和生動的著色，最近已經(jīng)利用了生成先驗。然而，由于其有限的表示空間，這種生成先驗通常無法用于野外復雜圖像。在本文中，我們提出了BigColor，這是一種新穎的著色方法，可為具有復雜結(jié)構(gòu)的各種野外圖像提供生動的著色。雖然先前的生成先驗被訓練為合成圖像結(jié)構(gòu)和顏色，但我們在關(guān)注圖像空間結(jié)構(gòu)的情況下，在專注于顏色合成之前學習生成顏色。通過這種方式，我們減輕了從生成先驗合成圖像結(jié)構(gòu)的負擔，并擴展了其表示空間以覆蓋不同的圖像。為此，我們提出了一個受BigGAN啟發(fā)的編碼器-生成器網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡使用空間特征圖而不是空間扁平化的BigGAN潛在代碼，從而擴大了表示空間。我們的方法可以在單次前向傳遞中為不同的輸入實現(xiàn)穩(wěn)健的著色，支持任意輸入分辨率，并提供多模態(tài)著色結(jié)果。我們證明BigColor顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法，尤其是在具有復雜結(jié)構(gòu)的野外圖像上。

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