DualColor: Dual-Guided Colorization with Grayscale Knowledge Transfer for Vivid Sketch Colorization

이승후; 권준형; 최주원; 김미현; 이은주; 김영빈

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이승후 (중앙대학교) 권준형 (중앙대학교) 최주원 (중앙대학교) 김미현 (중앙대학교) 이은주 (중앙대학교) 김영빈 (중앙대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 3,446 - 3,450 (5page)

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Reference based sketch image colorization is labor-intensive. Existing deep learning-based automatic colorization methods use sketch images as guidance images for coloring. However, sketch images are mainly composed of lines containing structural information and lack details such as color boundaries, luminance, and texture compared to grayscale images, which leads to color bleeding in the generated images. We propose a Dual-Guided Colorization(DGC) framework to improve the performance of sketch image colorization models using grayscale images containing rich information and propose a Color Bleed Index(CBI) that can quantitatively represent and visualize color bleeding. Our method improves FID, SSIM and CBI by up to 10.88%, 1.49% and 8.15% respectively.

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