深度交互式着色新框架：GuidingPainter

本文主要探讨了"通过区域优先级引导的交互式素描着色方法"这一主题，它在深度交互式着色领域引入了一个创新的策略。传统的深度交互式着色模型依赖于用户的逐点着色提示、涂鸦或自然语言输入来反映用户的意图，但本文作者指出，这种方法在提供着色指导时可能存在效率问题。GuidingPainter，这个新提出的模型，旨在解决这一问题，通过无监督区域优先级机制来主动引导用户进行交互。 GuidingPainter的核心思想是利用深度学习技术预测出素描图像中最需要颜色提示的区域，而不是单纯依赖用户的手动选择。这减少了用户在着色过程中需要做出的决定次数，提高了交互效率。研究者们通过对人脸和漫画数据集的实验，证明了GuidingPainter在减少所需交互次数的同时，还能保持与传统评估指标（如PSNR和FID）相当甚至更好的图像质量。 论文的贡献在于提出了一种新的交互式着色框架，能够有效地提升用户体验，同时支持内容创作者更高效地完成着色过程。这种方法对于计算机视觉领域，特别是在艺术创作和图像增强方面具有实际应用价值。通过比较与现有技术的性能，作者强调了GuidingPainter在减少交互负担和提升着色精度方面的优势，这对于推动深度交互式图像处理技术的发展具有重要意义。