arXiv cs.AI· Donghoon Cha, Bomseok Park, Hansl von Kwon, Ku DoHyung, Hanwool Sul·· 10 小时前AI 评分27
EquivFlow：面向 SDR-to-HDR 视频重建的 VAE 感知 HDR 编码
Dark Matters: VAE-Aware HDR Encoding for SDR-to-HDR Video Reconstruction
AI 导读
研究者提出 EquivFlow，一种紧凑、可逆的曝光等变编码，将曝光变化映射为加性偏移并保留尺度无关的色度分量，且无需修改 VAE。该工作发现常见对数类编码会在生成前压制低亮度色差，导致冻结 VAE 潜空间出现暗部塌陷。
正文 · AI 翻译
摘要：SDR 到 HDR 重建是一个不适定问题，需要在保留原始内容的同时恢复被裁剪的高光、被压暗的阴影以及量化伪影。潜在扩散模型为恢复缺失细节提供了强大的生成先验，但其有效性受制于 HDR 信号如何通过预训练 VAE。我们发现，常见的类对数编码会在生成前抑制低亮度色度差异，从而在冻结 VAE 的潜在空间中产生暗部塌陷。我们提出 EquivFlow，一种紧凑、可逆的曝光等变编码，它将曝光变化映射为加性偏移，同时保留与尺度无关的色度分量，且无需修改 VAE。跨预训练图像和视频 VAE 的编码级测试表明，其曝光结构和深暗色度传输在所测试的宿主中均得以保持。集成到 SDR 到 HDR 视频扩散中，EquivFlow 在所测试的设置中带来一致的色度保真度提升，同时保持有竞争力的重建保真度。
| 评论： | 13 页，4 幅图 |
| 主题： | 计算机视觉与模式识别（cs.CV）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.13504 [cs.CV] |
| （或 arXiv:2611.13504v1 [cs.CV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.13504 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Donghoon Cha [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 10 日星期二 03:16:31 UTC（2,728 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org