题目: Portrait Shadow Manipulation

摘要:

由于环境条件不佳,随意拍摄的肖像照片经常受到不讨人喜欢的光照和阴影的影响。美学品质,如阴影的位置和柔软度,以及脸部明暗部分之间的照明比例,往往是由环境的约束而不是摄影师决定的。专业人员通过添加光线形状工具(如scrims、bounce cards和flash)来解决这个问题。在这篇论文中,我们提出了一种计算方法,它可以给普通摄影师一些控制,从而允许低亮度的人像以一种现实和易于控制的方式重新拍摄。我们的方法依赖于一对神经网络——一个用于去除外部物体投射的外部阴影,另一个用于软化由主体特征投射的面部阴影,并添加一个合成的填充光以提高照明比例。为了训练我们的第一个网络,我们构建了一个真实世界肖像的数据集,其中合成的外部阴影被渲染到面部,我们展示了网络学会了去除那些不需要的阴影。为了训练第二个网络,使用了人类受试者的光级扫描数据集来构建输入/输出对输入图像,这些输入图像被一个小光源强烈地照亮,而每个面部的输出图像则被柔和地照亮。我们提出了一种明确编码面部对称性的方法,并展示了数据集和训练过程使模型能够推广到野外拍摄的图像。总之,这些网络使现实世界肖像图像中的阴影和光线的逼真和美学上令人愉悦的增强成为可能。

成为VIP会员查看完整内容
28

相关内容

人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。 最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。
CVPR 2020 最佳论文与最佳学生论文!
专知会员服务
34+阅读 · 2020年6月17日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年5月6日
CVPR 2018 最酷的十篇论文
AI研习社
6+阅读 · 2019年2月13日
仅四年时间 AI生成的人脸已经能骗过你的眼睛
cnbeta资讯
4+阅读 · 2018年12月18日
【学界】毫秒级图像去噪!英伟达、MIT新AI系统完美去水印
GAN生成式对抗网络
8+阅读 · 2018年7月17日
【学界】实景照片秒变新海诚风格漫画:清华大学提出CartoonGAN
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2018年6月20日
人脸图像保护和网纹人脸识别
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年12月15日
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月17日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月17日
Arxiv
3+阅读 · 2015年5月16日
VIP会员
相关VIP内容
CVPR 2020 最佳论文与最佳学生论文!
专知会员服务
34+阅读 · 2020年6月17日
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年5月6日
CVPR 2018 最酷的十篇论文
AI研习社
6+阅读 · 2019年2月13日
仅四年时间 AI生成的人脸已经能骗过你的眼睛
cnbeta资讯
4+阅读 · 2018年12月18日
【学界】毫秒级图像去噪!英伟达、MIT新AI系统完美去水印
GAN生成式对抗网络
8+阅读 · 2018年7月17日
【学界】实景照片秒变新海诚风格漫画:清华大学提出CartoonGAN
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2018年6月20日
人脸图像保护和网纹人脸识别
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年12月15日
微信扫码咨询专知VIP会员