稀疏控制模型：轻松编辑图像与视频

"图像和视频编辑的稀疏控制模型" 在图像和视频编辑领域，用户通常通过绘制笔划来作为控制样本，以改变图像的颜色、结构或色调。然而，现有的编辑方法存在内在限制，这些限制涉及到笔划的位置和方式，这可能会增加用户的交互工作量。针对这一问题，"图像和视频编辑的稀疏控制模型" 提出了一种创新的解决方案，旨在最大程度地减少用户交互中的工作。 该模型的核心是自动确定编辑样本在整个图像中的影响。它考虑了空间距离、样本位置以及外观特征，通过这种方式，能够更有效地传播编辑效果。这种方法的一个显著优势是显著减少了所需的控制样本数量，这意味着用户不再需要绘制大量笔划来实现期望的编辑效果。同时，它还支持对结果的全局和局部处理，减少了传播过程中的歧义。 应用范围广泛，包括但不限于色调调整、色彩填充、非真实感渲染和重着色等任务。例如，可以用于调整图像的整体色调（a），给黑白图像上色（b），创建非真实的艺术风格（c），或者改变图像的原有颜色（d）。图1展示了输入图像与编辑样本及对应的结果对比，其中（c）的输入图像由Patrick Smith提供。 此外，标签中提到的关键技术包括图像编辑、视频编辑、图像处理、抠图、平滑、切割和色彩化、分割等，这些都是图像和视频处理的重要组成部分。图像编辑通常涉及色彩校正、滤镜应用和细节增强；视频编辑则扩展到时间轴上的帧操作，如剪辑、过渡和特效添加；图像处理技术涵盖了一系列算法，如降噪、锐化和增强；而抠图和分割技术用于提取图像中的特定对象或区域；平滑和色彩化则分别用于去除噪声和赋予图像新的色彩样式。 "图像和视频编辑的稀疏控制模型" 提供了一个高效且用户友好的编辑工具，通过智能分析和应用控制样本，提升了编辑质量和效率，降低了用户的工作负担，对于视觉内容的调整具有重要价值。这一技术的发展不仅有助于专业设计师的工作，也使得普通用户能够更轻松地进行创意表达和内容编辑。