生成的テクスチャ・フィルタリング
arXiv cs.CV / 2026/4/22
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要点
- この論文は、テクスチャ除去を行う生成的アプローチを提案し、高い性能と良好な汎化性を示します。
- 事前学習済み生成モデルが持つ学習済みの画像事前分布（image prior）を活用し、2段階の微調整でテクスチャ・フィルタリングを強化します。
- 1段階目は少量の対応画像ペアに対する教師あり微調整を行い、2段階目は大規模な未ラベルのデータセットで強化学習的な微調整を行います。
- 2段階目では、テクスチャ除去の質と構造保持を数値化する報酬関数に基づいて学習を導きます。
- 実験では従来手法より明確に優れており、これまで難しかったケースにも有効であることが示され、再現性のためにコードも公開されています。
