图像修饰，旨在再生给定图像的视觉令人愉悦的演绎，是用户具有不同美学感觉的主观任务。大多数现有的方法都部署了确定性模型，以从特定的专家那里学习修饰样式，从而使其不太灵活地满足各种主观偏好。此外，由于对不同图像的有针对性处理，专家的内在多样性也被缺乏描述。为了避免此类问题，我们建议通过基于流动的架构来学习各种图像修饰。与直接生成输出图像的当前基于流的方法不同，我们认为在样式域中学习可以（i）将修饰样式从图像内容中解开，（ii）导致稳定的样式表现形式，并且（iii）避免空间不和谐效果。为了获得有意义的图像音调样式表示，设计了联合培训管道，设计由样式编码器，条件修饰网和图像音调样式正常化流量（TSFLOW）模块组成。特别是，样式编码器预测了输入图像的目标样式表示，该图像是用于修饰的修饰网中的条件信息，而TSFlow将样式表示向量映射到前向通行中的高斯分布。训练后，TSFlow可以通过从高斯分布中取样来生成多样的图像音调矢量。关于MIT-Adobe Fivk和PPR10K数据集的广泛实验表明，我们提出的方法对最新方法有利，并且有效地产生了不同的结果以满足不同的人类美学偏好。源代码和预培训模型可在https://github.com/ssrheart/tsflow上公开获得。

由于简单但有效的训练机制和出色的图像产生质量，生成的对抗网络（GAN）引起了极大的关注。具有生成照片现实的高分辨率（例如$ 1024 \ times1024 $）的能力，最近的GAN模型已大大缩小了生成的图像与真实图像之间的差距。因此，许多最近的作品表明，通过利用良好的潜在空间和博学的gan先验来利用预先训练的GAN模型的新兴兴趣。在本文中，我们简要回顾了从三个方面利用预先培训的大规模GAN模型的最新进展，即1）大规模生成对抗网络的培训，2）探索和理解预训练的GAN模型，以及预先培训的GAN模型，以及3）利用这些模型进行后续任务，例如图像恢复和编辑。有关相关方法和存储库的更多信息，请访问https://github.com/csmliu/pretretaining-gans。

将外观的图像编辑成令人惊叹的照片需要技巧和时间。自动图像增强算法通过在没有用户交互的情况下生成高质量的图像来引起人们的兴趣。但是，照片的质量评估是主观的。即使在音调和颜色调整中，自动增强的一张照片对于适合用户偏好的挑战也很具有挑战性。为了解决此问题，我们提出了一种半自动图像增强算法，该算法可以通过控制一些参数来生成具有多种样式的高质量图像。我们首先将照片修饰的技能从高质量的图像中解脱出来，并为每种技能建立有效的增强系统。具体而言，编码器框架框架将修饰技能编码为潜在代码，并将它们解码为图像信号处理（ISP）函数的参数。 ISP函数在计算上是有效的，仅由19个参数组成。尽管我们需要多次推断才能获得所需的结果，但实验结果表明，所提出的方法在基准数据集上实现了最先进的性能，以提高图像质量和模型效率。

图像增强旨在通过修饰颜色和音调来提高照片的美学视觉质量，并且是专业数字摄影的必不可少的技术。近年来，基于学习的图像增强算法已达到有希望的表现，并吸引了日益普及。但是，典型的努力试图为所有像素的颜色转换构建一个均匀的增强子。它忽略了对照片重要的不同内容（例如，天空，海洋等）之间的像素差异，从而导致结果不令人满意。在本文中，我们提出了一个新颖的可学习背景知觉的4维查找表（4D LUT），该表通过适应性地学习照片上下文来实现每个图像中不同内容的增强。特别是，我们首先引入一个轻量级上下文编码器和一个参数编码器，以分别学习像素级类别的上下文图和一组图像自适应系数。然后，通过通过系数集成多个基础4D LUT来生成上下文感知的4D LUT。最后，可以通过将源图像和上下文图馈入融合的上下文感知的4D〜LUT来获得增强的图像。与传统的3D LUT（即RGB映射到RGB）相比，通常用于摄像机成像管道系统或工具，4D LUT，即RGBC（RGB+上下文）映射到RGB，可实现具有不同像素的颜色转换的最佳控制每个图像中的内容，即使它们具有相同的RGB值。实验结果表明，我们的方法在广泛使用的基准中优于其他最先进的方法。

移动设备上的低光成像通常是由于不足的孔径穿过相对较小的孔径而挑战，导致信噪比较低。以前的大多数关于低光图像处理的作品仅关注单个任务，例如照明调整，颜色增强或删除噪声；或在密切依赖于从特定的摄像机模型中收集的长时间曝光图像对的关节照明调整和降解任务上，因此，这些方法在需要摄像机特定的关节增强和恢复的现实环境中不太实用且可推广。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个低光图像处理框架，该框架可以执行关节照明调整，增强色彩和降解性。考虑到模型特异性数据收集的难度和捕获图像的超高定义，我们设计了两个分支：系数估计分支以及关节增强和denoising分支。系数估计分支在低分辨率空间中起作用，并预测通过双边学习增强的系数，而关节增强和去核分支在全分辨率空间中工作，并逐步执行关节增强和脱氧。与现有方法相反，我们的框架在适应另一个摄像机模型时不需要回忆大量数据，这大大减少了微调我们用于实际使用方法所需的努力。通过广泛的实验，与当前的最新方法相比，我们在现实世界中的低光成像应用中证明了它的巨大潜力。

One of the main challenges in deep learning-based underwater image enhancement is the limited availability of high-quality training data. Underwater images are difficult to capture and are often of poor quality due to the distortion and loss of colour and contrast in water. This makes it difficult to train supervised deep learning models on large and diverse datasets, which can limit the model's performance. In this paper, we explore an alternative approach to supervised underwater image enhancement. Specifically, we propose a novel unsupervised underwater image enhancement framework that employs a conditional variational autoencoder (cVAE) to train a deep learning model with probabilistic adaptive instance normalization (PAdaIN) and statistically guided multi-colour space stretch that produces realistic underwater images. The resulting framework is composed of a U-Net as a feature extractor and a PAdaIN to encode the uncertainty, which we call UDnet. To improve the visual quality of the images generated by UDnet, we use a statistically guided multi-colour space stretch module that ensures visual consistency with the input image and provides an alternative to training using a ground truth image. The proposed model does not need manual human annotation and can learn with a limited amount of data and achieves state-of-the-art results on underwater images. We evaluated our proposed framework on eight publicly-available datasets. The results show that our proposed framework yields competitive performance compared to other state-of-the-art approaches in quantitative as well as qualitative metrics. Code available at https://github.com/alzayats/UDnet .

基于深度学习的水下图像增强（UIE）面临的主要挑战是地面真相高质量的图像是不可用的。大多数现有方法首先生成近似参考图，然后可以确定地训练增强网络。这种方法无法处理参考图的歧义。在本文中，我们将UIE解决为分布估计和共识过程。我们提出了一个新颖的概率网络，以了解退化的水下图像的增强分布。具体而言，我们将条件变异自动编码器与自适应实例归一化结合在一起，以构建增强分布。之后，我们采用共识过程来根据分布中的一组样本来预测确定性结果。通过学习增强分布，我们的方法可以在某种程度上应对参考图标记中引入的偏差。此外，共识过程对于捕获强大而稳定的结果很有用。我们在两个广泛使用的现实水下图像增强数据集上检查了提出的方法。实验结果表明，我们的方法可以对可能的增强预测进行抽样。同时，与最先进的UIE方法相比，共识估计会产生竞争性能。代码可在https://github.com/zhenqifu/puie-net上找到。

鉴于输入面部照片，漫画生成的目标是生产风格化，夸张的漫画，与照片共享与相同的身份。它需要同时传输和形状夸张，具有丰富的多样性，同时保留输入的身份。为了解决这一具有挑战性的问题，我们提出了一种名为Multi-Warping GaN（MW-GAN）的新型框架，包括风格网络和几何网络，旨在分别进行样式传输和几何夸张。我们通过双向设计弥合图像的风格和地标之间的差距，并通过双向设计来生成具有任意样式和几何夸张的漫画，可以通过潜在代码或给定的随机采样来指定漫画样本。此外，我们对图像空间和地标空间施加身份保持损失，导致产生漫画的质量的巨大改善。实验表明，由MW-GaN产生的漫画具有比现有方法更好的质量。

低光图像增强是一个固有的主观过程，其目标随用户的美学而变化。在此激励的情况下，已经研究了几种个性化的增强方法。但是，基于这些技术中用户偏好的增强过程是不可见的，即“黑匣子”。在这项工作中，我们为低光图像提出了一个可理解的无监督个性化增强器（Iupenhancer），该图像建立了与三个用户友好型属性（亮度，色彩和噪音）有关的低光与未配对的参考图像之间的相关性。 。拟议的IUP增强剂接受了这些相关性的指导和相应的无监督损失函数的培训。我们的IUP-Enhancer不是“黑匣子”过程，而是带有上述属性的可理解增强过程。广泛的实验表明，所提出的算法会产生竞争性的定性和定量结果，同时保持出色的灵活性和可伸缩性。可以通过单个/多个参考，交叉归因引用或仅调整参数的个性化来验证。

This paper presents a new neural network for enhancing underexposed photos. Instead of directly learning an image-to-image mapping as previous work, we introduce intermediate illumination in our network to associate the input with expected enhancement result, which augments the network's capability to learn complex photographic adjustment from expert-retouched input/output image pairs. Based on this model, we formulate a loss function that adopts constraints and priors on the illumination, prepare a new dataset of 3,000 underexposed image pairs, and train the network to effectively learn a rich variety of adjustment for diverse lighting conditions. By these means, our network is able to recover clear details, distinct contrast, and natural color in the enhancement results. We perform extensive experiments on the benchmark MIT-Adobe FiveK dataset and our new dataset, and show that our network is effective to deal with previously challenging images.

我们通过对修饰过程进行建模，以执行一系列新引入的可训练的神经色运算符来提出一种新型的图像修饰方法。神经颜色操作员模仿了传统颜色运算符的行为，并学习了Pixelwise Color Transformation，而其强度则由标量控制。为了反映颜色运算符的同构属性，我们采用了模棱两可的映射，并采用编码器编码器结构，该结构将非线性颜色转换映射到更简单的转换（即翻译），在高维空间中。通过分析全球图像统计数据，使用基于CNN的强度预测指标预测每个神经颜色操作员的标量强度。总体而言，我们的方法相当轻巧，并提供灵活的控件。实验和公共数据集的用户研究表明，与SOTA方法相比，我们的方法始终取得了最佳的结果。代码和数据将公开可用。

最近的研究通过卷积神经网络（CNNS）显着提高了单图像超分辨率（SR）的性能。虽然可以有许多用于给定输入的高分辨率（HR）解决方案，但大多数现有的基于CNN的方法在推理期间不会探索替代解决方案。获得替代SR结果的典型方法是培训具有不同丢失权重的多个SR模型，并利用这些模型的组合。我们通过利用多任务学习，我们提出了一种更有效的方法来培训单个可调SR模型的单一可调SR模型。具体地，我们在训练期间优化具有条件目标的SR模型，其中目标是不同特征级别的多个感知损失的加权之和。权重根据给定条件而变化，并且该组重量被定义为样式控制器。此外，我们提出了一种适用于该训练方案的架构，该架构是配备有空间特征变换层的残留残余密集块。在推理阶段，我们培训的模型可以在样式控制地图上生成局部不同的输出。广泛的实验表明，所提出的SR模型在没有伪影的情况下产生各种所需的重建，并对最先进的SR方法产生相当的定量性能。

Automatic font generation without human experts is a practical and significant problem, especially for some languages that consist of a large number of characters. Existing methods for font generation are often in supervised learning. They require a large number of paired data, which are labor-intensive and expensive to collect. In contrast, common unsupervised image-to-image translation methods are not applicable to font generation, as they often define style as the set of textures and colors. In this work, we propose a robust deformable generative network for unsupervised font generation (abbreviated as DGFont++). We introduce a feature deformation skip connection (FDSC) to learn local patterns and geometric transformations between fonts. The FDSC predicts pairs of displacement maps and employs the predicted maps to apply deformable convolution to the low-level content feature maps. The outputs of FDSC are fed into a mixer to generate final results. Moreover, we introduce contrastive self-supervised learning to learn a robust style representation for fonts by understanding the similarity and dissimilarities of fonts. To distinguish different styles, we train our model with a multi-task discriminator, which ensures that each style can be discriminated independently. In addition to adversarial loss, another two reconstruction losses are adopted to constrain the domain-invariant characteristics between generated images and content images. Taking advantage of FDSC and the adopted loss functions, our model is able to maintain spatial information and generates high-quality character images in an unsupervised manner. Experiments demonstrate that our model is able to generate character images of higher quality than state-of-the-art methods.

基于深度学习的低光图像增强方法通常需要巨大的配对训练数据，这对于在现实世界的场景中捕获是不切实际的。最近，已经探索了无监督的方法来消除对成对训练数据的依赖。然而，由于没有前衣，它们在不同的现实情景中表现得不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一种基于先前（HEP）的有效预期直方图均衡的无监督的低光图像增强方法。我们的作品受到了有趣的观察，即直方图均衡增强图像的特征图和地面真理是相似的。具体而言，我们制定了HEP，提供了丰富的纹理和亮度信息。嵌入一​​个亮度模块（LUM），它有助于将低光图像分解为照明和反射率图，并且反射率图可以被视为恢复的图像。然而，基于Retinex理论的推导揭示了反射率图被噪声污染。我们介绍了一个噪声解剖学模块（NDM），以解除反射率图中的噪声和内容，具有不配对清洁图像的可靠帮助。通过直方图均衡的先前和噪声解剖，我们的方法可以恢复更精细的细节，更有能力抑制现实世界低光场景中的噪声。广泛的实验表明，我们的方法对最先进的无监督的低光增强算法有利地表现出甚至与最先进的监督算法匹配。

edu.hk (a) Image Reconstruction (b) Image Colorization (c) Image Super-Resolution (d) Image Denoising (e) Image Inpainting (f) Semantic Manipulation Figure 1: Multi-code GAN prior facilitates many image processing applications using the reconstruction from fixed PGGAN [23] models.

Photo-realistic style transfer aims at migrating the artistic style from an exemplar style image to a content image, producing a result image without spatial distortions or unrealistic artifacts. Impressive results have been achieved by recent deep models. However, deep neural network based methods are too expensive to run in real-time. Meanwhile, bilateral grid based methods are much faster but still contain artifacts like overexposure. In this work, we propose the \textbf{Adaptive ColorMLP (AdaCM)}, an effective and efficient framework for universal photo-realistic style transfer. First, we find the complex non-linear color mapping between input and target domain can be efficiently modeled by a small multi-layer perceptron (ColorMLP) model. Then, in \textbf{AdaCM}, we adopt a CNN encoder to adaptively predict all parameters for the ColorMLP conditioned on each input content and style image pair. Experimental results demonstrate that AdaCM can generate vivid and high-quality stylization results. Meanwhile, our AdaCM is ultrafast and can process a 4K resolution image in 6ms on one V100 GPU.

本文提出了图像恢复的新变异推理框架和一个卷积神经网络（CNN）结构，该结构可以解决所提出的框架所描述的恢复问题。较早的基于CNN的图像恢复方法主要集中在网络体系结构设计或培训策略上，具有非盲方案，其中已知或假定降解模型。为了更接近现实世界的应用程序，CNN还接受了整个数据集的盲目培训，包括各种降解。然而，给定有多样化的图像的高质量图像的条件分布太复杂了，无法通过单个CNN学习。因此，也有一些方法可以提供其他先验信息来培训CNN。与以前的方法不同，我们更多地专注于基于贝叶斯观点以及如何重新重新重构目标的恢复目标。具体而言，我们的方法放松了原始的后推理问题，以更好地管理子问题，因此表现得像分裂和互动方案。结果，与以前的框架相比，提出的框架提高了几个恢复问题的性能。具体而言，我们的方法在高斯denoising，现实世界中的降噪，盲图超级分辨率和JPEG压缩伪像减少方面提供了最先进的性能。

在低灯条件下捕获的图像遭受低可视性和各种成像伪影，例如真实噪音。现有的监督启示算法需要大量的像素对齐的训练图像对，这很难在实践中准备。虽然弱监督或无人监督的方法可以缓解这些挑战，但不使用配对的训练图像，由于缺乏相应的监督，一些现实世界的文物不可避免地被错误地放大。在本文中，而不是使用完美的对齐图像进行培训，我们创造性地使用未对准的现实世界图像作为指导，这很容易收集。具体地，我们提出了一个交叉图像解剖线程（CIDN），以分别提取来自低/常光图像的交叉图像亮度和图像特定内容特征。基于此，CIDN可以同时校正特征域中的亮度和抑制图像伪像，其在很大程度上将鲁棒性增加到像素偏移。此外，我们收集了一个新的低光图像增强数据集，包括具有现实世界腐败的未对准培训图像。实验结果表明，我们的模型在新建议的数据集和其他流行的低光数据集中实现了最先进的表演。

基于图像的艺术渲染可以使用算法图像过滤合成各种表达式。与基于深度学习的方法相反，这些基于启发式的过滤技术可以在高分辨率图像上运行，可以解释，并且可以根据各个设计方面进行参数化。但是，适应或扩展这些技术生产新样式通常是一项乏味且容易出错的任务，需要专家知识。我们提出了一个新的范式来减轻此问题：实现算法图像过滤技术作为可区分的操作，可以学习与某些参考样式一致的参数化。为此，我们提出了明智的，这是一个基于示例的图像处理系统，可以在公共框架内处理多种风格化技术，例如水彩，油或卡通风格。通过训练全局和本地滤波器参数化的参数预测网络，我们可以同时适应参考样式和图像内容，例如增强面部特征。我们的方法可以在样式转移框架中进行优化，也可以在用于图像到图像翻译的生成对流设置中学习。我们证明，共同训练XDOG滤波器和用于后处理的CNN可以与基于GAN的最新方法获得可比的结果。

在本文中，我们使第一个基准测试精力阐述在低光增强中使用原始图像的优越性，并开发一种以更灵活和实用的方式利用原始图像的新颖替代路线。通过对典型图像处理管道进行充分考虑的启发，我们受到启发，开发了一种新的评估框架，分解增强模型（FEM），它将原始图像的属性分解成可测量的因素，并提供了探索原始图像属性的工具凭经验影响增强性能。经验基金基准结果表明，在元数据中记录的数据和曝光时间的线性起作用最关键的作用，这在将SRGB图像作为输入中的方法采取各种措施中提出了不同的性能增益。通过从基准测试结果中获得的洞察力，开发了一种原始曝光增强网络（REENET），这在实际应用中的实际应用中的优缺点与仅在原始图像中的原始应用中的优点和可接近之间的权衡培训阶段。 Reenet将SRGB图像投影到线性原域中，以应用相应的原始图像的约束，以减少建模培训的难度。之后，在测试阶段，我们的reenet不依赖于原始图像。实验结果不仅展示了Reenet到最先进的SRGB的方法以及原始指导和所有组件的有效性。