1. 2012 《A learning-based approach for automatic image and video colorizaiton》

　　关键词：自动图像着色，视频着色，随机森林，图像空间投票

　　论文方法的框架如上图所示，大致可以分为4个步骤：
　　（1）超像素提取
　　（2）特征提取
　　（3）特征学习
　　（4）颜色笔画精炼和传播

（1）超像素提取

　　超像素（superpixels）指的是一组具有相似图像性质的连通像素点的压缩表示。这里使用Levinshtein等人提出的基于几何流的方法《TurboPixels: Fast Superpixels Using Applications》来计算超像素，算法使用源码的默认参数。

（2）特征提取

1. 灰度特征
   一个二维向量：第一维是超像素包含的所有像素的灰度平均值，第二维是领域超像素的灰度平均值
2. 标准差特征
   一个二维向量：计算5x5像素内的标准差作为每个点的特征值，然后按照灰度特征的计算方法得到二维特征向量
3. Gabor特征
   一个40维向量：0∼7π/8$0\sim 7\pi /8$八个方向，I=0,1,2,3,4$I=0,1,2,3,4$五个指数尺度的Gabor特征向量，每个超像素的特征使用超像素内包含点的Gabor特征的平均值
4. 密集SIFT特征
   一个128维向量：将邻域划分为4x4的单元数组，每个单元计算8个方向的特征，得到4x4x8=128维特征向量

（3）特征学习

1. 颜色量化
   对参考彩色图片在CIELab颜色空间进行量化。
   使用超像素内a、b通道的平均像素值计算颜色标签。计算所有超像素的平均a、b通道值，再用K-means进行聚类。
2. 随机决策森林
   学习一个决策森林用于解决该多分类问题。

（4）颜色笔画精炼和传播

　　随机森林推理出来的在边界附近的颜色通常不是很可靠，论文使用了一种基于投票的方法来减少这样的超像素。
为了进行投标，首先使用论文《Mean shift: A robust approach toward feature space analysis》的方法对灰度图进行分割（源码地址：http://coewww.rutgers.edu/riul/research/code/EDISON/），然后检查每个分割区域的预测颜色标签情况。假设每个分割内拥有相同的颜色标签，分割区域内占多数颜色标签作为该区域的颜色标签。
　　对所有超像素的颜色标签进行更新之后，使用色度值（a、b通道的值）作为超像素的中心的笔画，然后使用论文《Colorization using optimization》的方法对中心点进行颜色传播。

　　论文说的看起来很有条理也有道理，但是这实验结果……emmm，我觉得没啥说服力，参考图像和测试图像不大体就是一样的吗？！如果换一张风格不一样的参考图像，会变成什么样？

　　视频的上色并没有多做其余的处理，只是把视频一帧一帧提取出来单独上色，所以出现了后两张图像马路颜色和前两张马路颜色不一致的问题。单看图片可能不怎么明显，如果放到视频中播放，就会出现闪烁的问题。
　　这篇论文的思路还是比较简单清晰的，将彩色图上色视为一个多分类问题，使用超像素的特征向量作为输入，用随机森林进行多分类，并通过投票的方式优化了边界着色的问题。
　　

2. 2017 《Characterizing and improving stability in neural style transfer》

　　论文作者发现，像素的稳定性和图像风格的Gram矩阵的迹有关。Gram矩阵匹配目标方程的解集是一个球体，该球体的半径有风格图像的Gram矩阵的迹决定。如果Gram矩阵的迹很小，那么解集中包含的解将会生成比较相似的风格图像。相反地，如果Gram矩阵的迹很大，即球体半径很大，那么不同解之间将相距甚远，这样则会导致差别很大的风格图像。
　　这篇文章虽然讲的是视频的风格化，但它提到的视频连续帧的一致性有借鉴意义。

风格迁移的稳定性

　　先简单回顾一下风格迁移，给定一张内容图像c$c$和一张风格图像s$s$，输出图像p$p$要最小化下面的目标方程

Lc${\mathcal{L}}_c$和 Ls${\mathcal{L}}_s$分别是内容重构loss和风格重构loss，λc${\lambda }_c$和λs${\lambda }_s$分别是两个loss的权重。
　　首先用VGG-19在ImageNet上进行预训练，记ϕj(x)${\varphi }_j(x)$为神经网络的第j$j$层**输出，Lc${\mathcal{L}}_c$和 Ls${\mathcal{L}}_s$定义为：
　　Lc${\mathcal{L}}_c$和 Ls${\mathcal{L}}_s$鼓励生成的图像在图像内容和图像风格的高级特征上相似，而不是鼓励单个像素上的一一对应。
　　然后在COCO数据集上训练12种风格的风格转换模型，然后用这12个模型分别对视频帧（our stable video dataset??看来是他们自己的视频）进行风格化，使用相邻两帧的风格均方差作为衡量指标，发现Gram矩阵的迹和风格稳定性呈负相关：

模型

　　模型以内容图像的一个序列c1,c2,...,cT$c_1,c_2,...,c_T$和一个风格s$s$作为输入，输出相应的风格图像序列p1,p2,...,pT$p_1,p_2,...,p_T$。每一帧的输出图像pt$p_t$应和ct$c_t$内容一致，和风格s$s$保持一致，而且和前一帧pt−1$p_{t-1}$应该相似。对于每个时间步，输出图像pt$p_t$是由t-1时刻的输出图像和当前内容图像合成得到：pt=fW(pt−1,ct)$p_t=f_W(p_{t-1},c_t)$，于是训练网络fW$f_W$的loss函数为：

所有卷积层都使用instance normalization和ReLU**函数。最简单的形式是Lt(pt−1,pt)=∥pt−1−pt∥2${\mathcal{L}}_t(p_{t-1},p_t)=\Vert p_{t-1}-p_t{\Vert }^2$，但这要求相邻两帧的位移可以忽略不计，我们希望可以在每一帧插入编辑笔画，改变当前帧的颜色等，为了实现这个，本论文使用了optical flow来确保输出和输入是保持一致的。视频训练集使用Sintel。
　　
　　看完这篇论文，发现视频上色的流程和单独训练彩色图上色还是挺大差别的，心塞。。。