基于c-CRF的变分AE：提升图像着色的多样性和结构一致性

本文主要探讨了一种基于条件随机场的变分自动编码器（Conditional Gaussian Mixture Variational Autoencoder，简称c-GM-VAE）在图像着色任务中的应用，旨在解决现有方法在结构一致性与多样性之间的平衡问题。传统图像着色方法往往倾向于单一的着色解决方案，忽略了色彩的模糊性和多模态特性，这在实际应用如媒体和广告中显得不足。作者团队针对这一挑战，提出了一种新型框架，通过结合条件随机场的概率模型和变分自动编码器的潜在变量建模，实现了对给定灰度图像的多样化着色的同时保持结构一致性。 c-GM-VAE的核心优势在于其能够捕捉到数据集中的颜色分布多样性，同时还考虑到了颜色分配的全局结构。不同于传统的预测模型，如使用有限数据集的单色输出，该方法允许生成多个可能的合理着色版本，比如衬衫的不同部分具有不同的颜色，或者汽车表面的斑点效果。这种结构一致性在生成的结果中显得尤为关键，确保了图像的自然性和连贯性。 为了验证其性能，研究者在LFW（Labeled Faces in the Wild）、LSUN-Church和ILSVRC-2015等大型数据集上进行了实验，结果表明，与先前的基线方法如c-GAN [16]、MLN-GAN [19]、BicycleGAN [20]、PIC [18]、VAE-MDN [15]相比，他们的方法在保持多样性的同时，显著提高了着色的结构一致性。此外，文章还介绍了可控制性机制（nism），允许用户根据自己的需求和约束来调整着色结果，进一步提升了算法的实用性。 本文的贡献在于提出了一个新颖的深度学习框架，不仅解决了图像着色任务的模糊性和多模态问题，还兼顾了结构一致性，为图像处理领域的自动着色提供了更为先进和精细的解决方案。通过实验结果，证明了c-GM-VAE在实际应用中的潜力，为媒体和广告行业的着色任务带来了新的可能性。