Learning to Color from Language Leer na Kleur van Taal ቋንቋ تعلم التلوين من اللغة Dild톛n r톛ngli 칬yr톛nm톛k Научаване на цветовете от езика ভাষা থেকে রং শিখা হচ্ছে སྐད་ཡིག་ནས་ཁ་དོག་ལ་སློབ་བཞིན་པ Naučenje boje iz jezika Aprendre al color a partir de la llengua Naučit se barvit z jazyka At lære at farve fra sprog Aus Sprache malen lernen Μάθετε να χρωματίζετε από τη γλώσσα Aprender a colorear desde el lenguaje Keelest värvimise õppimine یاد گرفتن رنگ از زبان Opi v채ritt채m채채n kielt채 Apprendre à colorier à partir du langage Ag Foghlaim Dathanna ó Theanga QFontDatabase ללמוד לצבע משפה भाषा से रंग सीखना Naučenje boje iz jezika Nyelvből színezni tanulni Լեզվից գույներ սովորել Belajar ke Warna dari Bahasa Imparare a colorare dalla lingua 言語から色を学ぶ Learn to Colors from Language ენის ფერის სწავლება Тілден түсті оқыту 언어에서 색채를 배우다 Learning to Color from Language Учење на боја од јазик ഭാഷയില് നിന്നും നിറം പഠിക്കുന്നു Хэлээс өнгө сурах Belajar ke Warna Dari Bahasa Tagħlim għall-Kulur mil-Lingwa Leren kleuren van taal Læring til farge frå språk Nauka kolorowania z języka Aprendendo a colorir a partir da linguagem Învățarea culorii din limbă Обучение цвету с помощью языка භාෂයෙන් වර්ණය ඉගෙන ගන්න Učenje barvanja iz jezika Barista midabka afka Mësimi në ngjyrë nga gjuha Naučenje boje iz jezika Att lära sig färglägga från språk Kujifunza kwa rangi kutoka lugha மொழியிலிருந்து வண்ணத்திற்கு கற்றுக்கொள்வது Dilden Renk öwrenmek زبان سے رنگ کا سیکھنا Tildan rang oĘ»rganmoqda Học nấu màu từ ngôn ngữ 从语学色
Varun Manjunatha, Mohit Iyyer, Jordan Boyd-Graber, Larry Davis
Abstract
Automatic colorization is the process of adding color to greyscale images. We condition this process on language, allowing end users to manipulate a colorized image by feeding in different captions. We present two different architectures for language-conditioned colorization, both of which produce more accurate and plausible colorizations than a language-agnostic version. Furthermore, we demonstrate through crowdsourced experiments that we can dramatically alter colorizations simply by manipulating descriptive color words in captions.Abstract
Automaties kleuriseering is die proses van byvoeg van kleur na grysskaal beelde. Ons bevestig hierdie proses op taal, toelaat einde gebruikers 'n kleureerde beeld manipuleer deur te voer in verskillende titels. Ons stel twee verskillende arkitekturke voor taal-konditioneerde kleuriseering, albei van wat meer presies en plaasbare kleuriseerings produseer as 'n taal-agnostiese weergawe. Ons wys ook deur verskeidende eksperimente dat ons dramatiese kleurisasies eenvoudig kan verander deur beskrywende kleur woorde in titels te manipuleer.Abstract
image-action ይህንን ፕሮጀክት በቋንቋ ላይ እናስገድዳለን፣ የፍጻሜ ተጠቃሚዎቹን በተለዩ አርእስቶች ማብላት በተለየ ቀለም ምስል ማቅረብ ይፈልጋሉ፡፡ ቋንቋ-ቋንቋ-ቋንቋ-ቋንቋ-አቀማመጥ ሁለት የተለየ የመሠረተቶችን እናቀርባለን፤ ሁለቱም ለቋንቋ-agnostic ክፍል የበለጠ ፍጥረት እናደርጋለን፡፡ በተጨማሪም፣ የፕሮግራም ቀለም ቃላትን በብልሃት በመቀበል እናስታውቃለን፡፡Abstract
التلوين التلقائي هو عملية إضافة الألوان إلى الصور ذات التدرج الرمادي. نحن نشترط هذه العملية على اللغة ، مما يسمح للمستخدمين النهائيين بمعالجة الصورة الملونة عن طريق التغذية في تسميات توضيحية مختلفة. نقدم معمارتين مختلفتين للتلوين المكيف للغة ، وكلاهما ينتج ألوانًا أكثر دقة ومعقولة من الإصدار الحيادي للغة. علاوة على ذلك ، نثبت من خلال تجارب التعهيد الجماعي أنه يمكننا تغيير الألوان بشكل كبير ببساطة عن طريق معالجة الكلمات الملونة الوصفية في التسميات التوضيحية.Abstract
Avtomatik rəngli rəngli şəkillərə rəngli ekləmək prosesidir. Biz bu prosesini dildə təsdiqləyirik, sonrakı istifadəçilərə müxtəlif başlıqlar içində yeyirək rəngli surəti manipul edə bilər. Biz dil müxtəlif rəngli olmaq üçün iki müxtəlif arhitektür göstəririk. İkisi də dil agnostik versiyasından daha doğru və daha münasibdir rəngli yaradılır. Daha sonra, qüvvətli təcrübələr vasitəsilə rəngli sözləri başlıqları ilə dəyişdirə biləcəyimizi göstərdik.Abstract
Автоматичната оцветяване е процесът на добавяне на цвят към изображения със сива гама. Ние обуславяме този процес на език, позволявайки на крайните потребители да манипулират оцветено изображение чрез подаване на различни надписи. Представяме две различни архитектури за езиково-обусловена колоризация, и двете от които произвеждат по-точни и правдоподобни колоризации от езиково-агностична версия. Освен това, ние демонстрираме чрез crowdsourcing експерименти, че можем драматично да променим колоризациите просто чрез манипулиране на описателни цветни думи в надписи.Abstract
স্বয়ংক্রিয়ভাবে রঙ যোগ করার প্রক্রিয়া। আমরা ভাষায় এই প্রক্রিয়াটিকে অবস্থান করি, বিভিন্ন শিরোনামে খাওয়ার মাধ্যমে শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে একটি কলোরিয়ার ছব আমরা ভাষার সংস্করণের জন্য ভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন আর্কিটেক্ট উপস্থাপন করছি, যার মধ্যে দুটো ভাষার ভাষার অ্যাঙ্নোস্টিক সংস্করণের চেয়ে ব এছাড়াও, আমরা জনসূত্রের পরীক্ষার মাধ্যমে প্রদর্শন করছি যে আমরা শিরোনামে বিস্তারিত রঙের কথা বানানোর মাধ্যমে ন্যায়েকভাবে পাল্টাতেAbstract
རང་འགུལ་གྱིས་ཁ་དོག་ནི་བརྙན་རིས་ལ་ཁ་དོག་སྣོན་བྱེད་ཀྱི་ལས་སྦྱོར་ཡོད། ང་ཚོས་སྐད་ཡིག We present two different architectures for language-conditioned colorization, both of which produce more accurate and plausible colorizations than a language-agnostic version. འོན་ཀྱང་། ང་ཚོས་ཡུལ་འབྲེལ་གྱི་བརྟག་དཔྱད་བྱས་ན། ང་ཚོས་དེ་འགྲེལ་བཤད་པའི་ཁ་དོག་ཚོས་གཞི་བསྒྱུར་བཟོ་བྱེད་སྐབས་Abstract
Automatska boja je proces dodanja boje slikama sive skale. Predstavljamo ovaj proces na jeziku, omogućavajući konačnim korisnicima da manipulišu bojiranu sliku hraneći se u različitim naslovima. Predstavljamo dvije različite arhitekture za kolonizaciju jezika, obje od kojih proizvode preciznije i uvjerljivije kolonizacije od jezika-agnostičke verzije. Osim toga, pokazujemo putem crowdsourced eksperimenata da možemo dramatično promijeniti kolorizaciju jednostavno manipulirajući opisivne riječi boje u kapcijama.Abstract
La colorització automàtica és el procés d'afegir color a imatges en escales grises. Condicionem aquest procés en el llenguatge, permetent als usuaris finals manipular una imatge coloritzada alimentant-se en diferents títulos. Presentam dues arquitectures diferents per a la colorització condicionada per llenguatge, les dues produeixen coloritzacions més exactes i plausibles que una versió lingüística-agnòstica. A més, a través d'experiments d'una multitud demostrem que podem canviar dramàticament les coloritzacions simplement manipulant paraules descriptives en títulos.Abstract
Automatické zbarvení je proces přidávání barvy do obrázků ve stupních šedé. Tento proces podmíníme jazykem, což umožňuje koncovým uživatelům manipulovat s barevným obrázkem podáním různých titulků. Představujeme dvě různé architektury pro jazykově podmíněnou barvení, z nichž obě vytvářejí přesnější a věrohodnější barvení než jazykově agnostická verze. Kromě toho prostřednictvím crowdsourcingových experimentů demonstrujeme, že můžeme dramaticky změnit barvy jednoduše manipulací popisnými barevnými slovy v titulcích.Abstract
Automatisk farvning er processen med at tilføje farve til gråskala billeder. Vi betinger denne proces på sprog, så slutbrugerne kan manipulere et farvet billede ved at fodre forskellige billedtekster. Vi præsenterer to forskellige arkitekturer til sprogbetinget farverisering, som begge producerer mere præcise og plausible farveriseringer end en sprogagnostisk version. Desuden demonstrerer vi gennem crowdsourcerede eksperimenter, at vi dramatisk kan ændre farver blot ved at manipulere beskrivende farver ord i billedtekster.Abstract
Automatische Einfärbung ist der Prozess des Hinzufügen von Farbe zu Graustufenbildern. Wir konditionieren diesen Prozess an die Sprache, so dass Endbenutzer ein farbiges Bild manipulieren können, indem sie verschiedene Bildunterschriften einfügen. Wir stellen zwei verschiedene Architekturen für sprachbedingte Färbung vor, die beide genauere und plausiblere Färbungen erzeugen als eine sprachagnostische Version. Darüber hinaus demonstrieren wir durch Crowdsourcing-Experimente, dass wir die Färbung dramatisch verändern können, indem wir einfach beschreibende Farbwörter in Untertiteln manipulieren.Abstract
Ο αυτόματος χρωματισμός είναι η διαδικασία προσθήκης χρώματος σε εικόνες κλίμακας γκρι. Η διαδικασία αυτή εξαρτάται από τη γλώσσα, επιτρέποντας στους τελικούς χρήστες να χειρίζονται μια χρωματισμένη εικόνα τροφοδοτώντας διαφορετικές λεζάντες. Παρουσιάζουμε δύο διαφορετικές αρχιτεκτονικές για γλωσσικό χρωματισμό, οι οποίες παράγουν πιο ακριβείς και αξιόπιστες χρωματισμούς από μια γλωσσική-αγνωστική έκδοση. Επιπλέον, καταδεικνύουμε μέσα από πειράματα ότι μπορούμε να αλλάξουμε δραματικά τους χρωματισμούς απλά χρησιμοποιώντας περιγραφικές λέξεις χρώματος στις λεζάντες.Abstract
La coloración automática es el proceso de añadir color a las imágenes en escala de grises. Condicionamos este proceso al lenguaje, lo que permite a los usuarios finales manipular una imagen coloreada introduciendo diferentes subtítulos. Presentamos dos arquitecturas diferentes para la coloración condicionada por el lenguaje, las cuales producen coloraciones más precisas y plausibles que una versión independiente del lenguaje. Además, demostramos a través de experimentos colaborativos que podemos alterar drásticamente las coloraciones simplemente manipulando palabras descriptivas en color en los subtítulos.Abstract
Automaatne värvimine on halltoonide piltidele värvi lisamise protsess. Me tingime selle protsessi keelele, mis võimaldab lõppkasutajatel manipuleerida värvitud pilti erinevate pealkirjadega. Esitleme kaks erinevat arhitektuuri keeleliselt tingitud värvimiseks, mis mõlemad toodavad täpsemaid ja usutavamaid värvimisi kui keeleliselt agnostilised versioonid. Lisaks demonstreerime läbi ühiste eksperimentide, et me saame oluliselt muuta värvimisi lihtsalt käsitledes kirjeldavaid värvisõnu pealkirjades.Abstract
رنگسازی خودکار پردازش اضافه رنگ به تصاویر مقیاس سفید است. ما این فرایند را بر روی زبان وضعیت میکنیم، اجازه میدهیم کاربران پایان را با تغذیه در عنوان مختلف تصویر رنگ کند. ما دو معماری متفاوت را برای رنگسازی با زبان نشان میدهیم، هر دو از آن رنگسازی دقیقتر و قابل تولید میکنند از یک نسخهی زبان-agnostic. علاوه بر این، ما از طریق آزمایشهای سرمایهگذاری جمعیت نشان میدهیم که میتوانیم رنگگذاری را به طور کامل تغییر دهیم با تغییر کردن کلمات رنگ توضیح در عنوان عنوان.Abstract
Automaattinen väritys on prosessi, jossa lisätään väri harmaasävykuviin. Tämä prosessi perustuu kieleen, jolloin loppukäyttäjät voivat manipuloida väritettyä kuvaa syöttämällä eri tekstityksiä. Esitämme kaksi erilaista arkkitehtuuria kieliehdolliseen väritykseen, joista kumpikin tuottaa tarkempia ja uskottavampia värityksiä kuin kieliagnostinen versio. Lisäksi demonstroimme joukkolähdekokeilujen avulla, että voimme muuttaa värityksiä dramaattisesti yksinkertaisesti manipuloimalla kuvailevia värisanoja tekstityksissä.Abstract
La colorisation automatique est le processus qui consiste à ajouter de la couleur aux images en niveaux de gris. Nous conditionnons ce processus à la langue, ce qui permet aux utilisateurs finaux de manipuler une image colorisée en ajoutant différentes légendes. Nous présentons deux architectures différentes pour la colorisation conditionnée par la langue, qui produisent toutes deux des colorisations plus précises et plus plausibles qu'une version indépendante du langage. De plus, nous démontrons par des expériences participatives que nous pouvons modifier radicalement les colorisations simplement en manipulant des mots de couleur descriptifs dans les légendes.Abstract
Is éard is dathú uathoibríoch ann ná an próiseas chun dath a chur le híomhánna liathscála. Cuirimid an próiseas seo i riocht teanga, rud a ligeann d’úsáideoirí deiridh íomhá daite a ionramháil trí fhotheidil éagsúla a chur isteach. Cuirimid dhá ailtireacht dhifriúla i láthair maidir le dathú teanga-choinníollach, agus cruthaíonn an dá cheann acu dathúcháin níos cruinne agus níos sochreidte ná leagan teanga-agnostic. Ina theannta sin, léirímid trí thurgnaimh sluafhoinsithe gur féidir linn dathúcháin a athrú go suntasach go simplí trí ionramháil a dhéanamh ar fhocail datha tuairisciúla i bhfotheidil.Abstract
@ action: button Mu kiyaye wannan jararin a kan harshe, kuma Munã yarda mãsu amfani da shi ƙarshen su cire wani zane mai launi da su ci cikin sunan dabam-daban. Tuna halatar da bakwai biyu na dabam-dabam wa salon da aka lissafa cikin lugha, dukansu sunã fitar masu da salori masu tsari da masu saurãre ko wani version na harshe-agnostic. Furan haka, Muke nuna cikin jarraboyin da aka rufe umarni don mu iya canza salori masu kanana mai girma kawai da za'a shafi maganar launin da za'a faɗa a cikin fanikin.Abstract
הצבעה אוטומטית היא תהליך ההוספת צבע לתמונות במגוון אפור. אנו מציבים את התהליך הזה על שפה, מאפשרים למשתמשים סופיים להתמודד עם תמונה צבועה על ידי האכילה בשותפים שונים. אנו מציגים שני ארכיטקטורות שונות לצבע בשפה, שניהם יוצרים צבעים מדויקים ומאמינים יותר מגרסה שפה-אגנוסטית. בנוסף, אנו מראים דרך ניסויים ממקורים קהלים שאנחנו יכולים לשנות דרמטית את הצבעות רק על ידי מניפולציה במילים צבעים תיאוריות בכותרות.Abstract
स्वचालित रंगीकरण ग्रेस्केल छवियों में रंग जोड़ने की प्रक्रिया है। हम भाषा पर इस प्रक्रिया की स्थिति, अंत उपयोगकर्ताओं को विभिन्न कैप्शन में खिलाकर एक रंगीन छवि में हेरफेर करने की अनुमति देते हैं। हम भाषा-वातानुकूलित रंगीकरण के लिए दो अलग-अलग आर्किटेक्चर प्रस्तुत करते हैं, जिनमें से दोनों भाषा-अज्ञेयवादी संस्करण की तुलना में अधिक सटीक और प्रशंसनीय रंग का उत्पादन करते हैं। इसके अलावा, हम crowdsourced प्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शित करते हैं कि हम नाटकीय रूप से कैप्शन में वर्णनात्मक रंग शब्दों में हेरफेर करके रंगों को बदल सकते हैं।Abstract
Automatska boja je proces dodanja boje na slike sive skale. Predstavljamo ovaj proces na jeziku, omogućavajući konačnim korisnicima manipulirati bojiranu sliku hraneći se u različitim naslovima. Predstavljamo dvije različite arhitekture za kolorizaciju jezika, obje od kojih proizvode preciznije i uvjerljivije kolorizacije od jezika-agnostičke verzije. Osim toga, pokazujemo putem crowdsourced eksperimenata da možemo dramatično promijeniti kolorizaciju jednostavno manipuliranjem opisivnih bojnih riječi u kapcijama.Abstract
Az automatikus színezés a szürkeárnyalatú képek színének hozzáadásának folyamata. Ezt a folyamatot a nyelvhez kötöttük, lehetővé téve a végfelhasználók számára, hogy manipulálják a színezett képet különböző feliratokkal. Két különböző architektúrát mutatunk be a nyelv-kondicionált színezéshez, amelyek mindkettő pontosabb és valószínűbb színezést eredményez, mint egy nyelv-agnosztikus változat. Továbbá közösségi forrásból származó kísérletekkel bizonyítjuk, hogy drámaian megváltoztathatjuk a színezéseket egyszerűen a feliratokban található leíró színszavak manipulálásával.Abstract
Ավտոմատիկ գունավորումը գույնի ավելացման գործընթացն է մոխրագույն պատկերներին: Մենք այս գործընթացը պայմանավորում ենք լեզվի վրա, թույլ տալով վերջնական օգտագործողներին կառավարել գունավորված պատկերը, կերակրելով տարբեր վերնագրերով: Մենք ներկայացնում ենք երկու տարբեր ճարտարապետություններ լեզվով պայմանավորված գունավորման համար, որոնք երկուսն էլ ավելի ճշգրիտ և հավատալի գունավորումներ են արտադրում, քան լեզվով ագնոստիկ տարբերակը: Ավելին, մենք ցույց ենք տալիս բազմաթիվ փորձարկումների միջոցով, որ մենք կարող ենք խիստ փոխել գունավորումները պարզապես վերնագրերում նկարագրող գունավորման բառերի մանիպուլյացիայի միջոցով:Abstract
Pengwarnaan otomatis adalah proses menambah warna ke gambar skala kelabu. We condition this process on language, allowing end users to manipulate a colorized image by feeding in different captions. Kami mempersembahkan dua arsitektur yang berbeda untuk pengwarnaan berbagai bahasa, yang keduanya menghasilkan pengwarnaan yang lebih akurat dan plausible daripada versi bahasa-agnostik. Selain itu, kami menunjukkan melalui eksperimen yang berasal dari masyarakat bahwa kita dapat mengubah warna secara dramatis hanya dengan memanipulasi kata-kata warna deskriptif dalam tajuk.Abstract
La colorazione automatica è il processo di aggiunta di colore alle immagini in scala di grigi. Condizioniamo questo processo sul linguaggio, consentendo agli utenti finali di manipolare un'immagine colorata inserendo didascalie diverse. Presentiamo due diverse architetture per la colorazione condizionata dal linguaggio, entrambe producono colorazioni più accurate e plausibili di una versione linguistica-agnostica. Inoltre, dimostriamo attraverso esperimenti crowdsourcing che possiamo modificare drasticamente le colorazioni semplicemente manipolando parole descrittive di colore nelle didascalie.Abstract
自動着色は、グレースケールの画像に色を追加するプロセスです。このプロセスは言語によって条件付けられ、エンドユーザーは異なるキャプションでフィードすることで色付き画像を操作することができます。私たちは、言語条件付きカラーリングのための2つの異なるアーキテクチャを提示しています。これらのアーキテクチャは、言語非推論バージョンよりも正確で妥当なカラーリングを生成します。さらに、クラウドソーシング実験を通じて、説明的な色の単語をキャプションで操作するだけで、色付けを劇的に変更できることを実証しました。Abstract
Automatically Awak dhéwé ngerasah perusahaan iki ning liman, supoyo iso nggawe gerakan gambar kelangan gambar nggawe barang seneng pisan sampeyan. Awak dhéwé éntuk sistem sing sampeyan kanggo kelas urip-sampeyan kanggo ngawasi iki, nik awak dhéwé kuwi nambah sing apik lan nggawe barang langga. politenessoffpolite"), and when there is a change ("assertiveAbstract
ავტომატური ფერიზაცია არის ფერი სურათების გადამატების პროცესი. ჩვენ ეს პროცესი ენაზე გავაკეთებთ, დასრულებული მომხმარებელი განსხვავებული თარიღებით ფერების გამოსახულება. ჩვენ გამოსახულებთ ორი განსხვავებული არქტიქტურები ენაში დაკავშირებული ფერიზაციისთვის, რომლებიც უფრო წესიერი და დასაწყვებელი ფერიზაციები გამოიყენება ენაზე ადნო დამატებით, ჩვენ მოდენსტრებით მუშაობის ექსპერიმენტებით, რომ ჩვენ შეგვიძლია დირამატიკურად ფორიზაციების შეცვლა მხოლოდ მანიპულაციითი ფერი სიტყვებითAbstract
Сұр реңкті кескіндерге түсті қосу процесі. Бұл процесті тілде орналастырып, аяқталған пайдаланушылардың түсті кескінді басқа айдарларды ақпараттау арқылы өзгертуге мүмкіндік береді. Тілді түсті түстер үшін екі әртүрлі архитектураларды таңдаймыз. Олардың екеуі тіл- агностикалық нұсқасынан артық және дұрыс түстер жасайды. Қосымша, біз көпшілік көпшілік тәжірибелер арқылы көпшілікті түстер сөздерін айдарындағы түстер сөздерін өзгертуге болады.Abstract
자동 음영처리는 회색조 이미지에 색상을 추가하는 프로세스입니다.우리는 언어에 따라 이 과정을 조절하여 최종 사용자가 서로 다른 제목을 입력해서 컬러 이미지를 조작할 수 있도록 합니다.우리는 두 가지 서로 다른 언어 조건의 착색 체계 구조를 제시했는데 이 두 가지 체계 구조는 모두 언어가 알 수 없는 버전보다 더욱 정확하고 합리적인 착색을 형성했다.그 밖에 우리는 패키지 실험을 통해 제목의 묘사적인 색채어를 간단하게 조종하여 색채를 현저하게 바꿀 수 있음을 증명했다.Abstract
Automatinis spalvinimas yra spalvų įtraukimo į pilkų skalių vaizdus procesas. Šis procesas priklauso nuo kalbos, leidžiant galutiniams naudotojams manipuliuoti spalvotu vaizdu, maitinant skirtingais pavadinimais. Mes pristatome dvi skirtingas kalbos kondicionavimo kolorizacijos architektūras, kurios abu gamina tikslesnes ir patikimesnes kolorizacijas nei kalbos agnostikos versija. Be to, per daugybės eksperimentus įrodome, kad galime dramatiškai pakeisti kolorizaciją tiesiog manipuliuodami aprašomuosius spalvų žodžius antraštėse.Abstract
Автоматска боја е процесот на додавање бои на слики во сиви skalи. Го условуваме овој процес на јазик, овозможувајќи им на крајните корисници да манипулираат бојана слика со храна во различни наслови. Презентираме две различни архитектури за бојализација според јазикот, кои двете произведуваат попрецизни и веројатни бојализации отколку јазик-агностична верзија. Покрај тоа, ние демонстрираме преку публички експерименти дека можеме драматично да ги промениме боите едноставно со манипулирање на описните бои зборови во наслови.Abstract
സ്വയം നിറം ചാറ്റല് ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് ചേര്ക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. ഭാഷയില് ഈ പ്രക്രിയയെ നാം അവസാനിപ്പിക്കുന്നു. അവസാന ഉപയോക്താക്കള് വ്യത്യസ്ത തലങ്ങളില് ഭക്ഷണം നടത്തുന്നതി ഭാഷ ക്രമീകരണങ്ങള്ക്ക് വേറെ രണ്ടു വ്യത്യസ്ത്രീകങ്ങള് കൊണ്ടുവരുന്നു. അവ രണ്ടുപേരും ഭാഷ അഗ്നോസ്റ്റിക് പതിപ്പിനെക്കാള് വിശേഷ അതിനുശേഷം, നമ്മള് കൂടുതല് പ്രദര്ശിപ്പിക്കുന്നു, കൂട്ടത്തിലുള്ള പരീക്ഷണങ്ങളിലൂടെ നമുക്ക് കാണിച്ചുകൊടുക്കാന് സാധ്യതയോടAbstract
Автоматтын өнгө нь өнгө зурагт нэмэх процесс юм. Бид энэ үйл явцыг хэл дээр байлгаж, төгсгөл хэрэглэгчид өөр хэлбэрээр хооллож өнгөөр зураг засах боломжтой болгодог. Бид хэл дээрх өнгөтэй хоёр өөр архитектур бий болгож байна. Энэ хоёр нь хэл-агностик хувилбараас илүү зөв болон итгэлтэй өнгө бий болгодог. Үүнээс гадна олон хүмүүсийн төвлөрсөн туршилтаар бид өнгө өөрчлөх боломжтой гэдгийг харуулж байна.Abstract
Pengwarnaan automatik adalah proses menambah warna ke imej skala kelabu. Kami syarat proses ini pada bahasa, membolehkan pengguna akhir memanipulasi imej berwarna dengan memberi makan dalam tajuk yang berbeza. We present two different architectures for language-conditioned colorization, both of which produce more accurate and plausible colorizations than a language-agnostic version. Selain itu, kita menunjukkan melalui eksperimen yang berasal dari ramai bahawa kita boleh mengubah warna secara dramatik hanya dengan memanipulasi kata-kata warna deskriptif dalam tajuk.Abstract
Il-kolorizzazzjoni awtomatika hija l-proċess taż-żieda tal-kulur ma’ immaġni ta’ skala griża. Aħna nikkundizzjonaw dan il-proċess fuq il-lingwa, li tippermetti lill-utenti finali jimmanipulaw immaġni kkulurizzata billi nagħtu tagħlim f’intestaturi differenti. Aħna nippreżentaw żewġ arkitetturi differenti għall-kolorizzazzjoni kondizzjonata bil-lingwa, li t-tnejn jipproduċu kolorizzazzjonijiet aktar preċiżi u plawżibbli minn verżjoni lingwistika-agnostika. Barra minn hekk, aħna nuru permezz ta' esperimenti crowdsourced li nistgħu nbiddlu drammatikament il-kolorizzazzjonijiet sempliċement billi nimanipulaw kliem deskrittiv tal-kulur f'titoli.Abstract
Automatische kleuring is het proces van het toevoegen van kleur aan grijswaarden afbeeldingen. We conditioneren dit proces op taal, waardoor eindgebruikers een gekleurd beeld kunnen manipuleren door verschillende bijschriften in te voeren. We presenteren twee verschillende architecturen voor taalgeconditioneerde kleuring, die beide nauwkeurigere en plausibele kleuringen produceren dan een taalagnostische versie. Verder laten we door middel van crowdsourcing experimenten zien dat we kleurstellingen dramatisch kunnen veranderen door beschrijvende kleurwoorden in bijschriften te manipuleren.Abstract
Automatisk fargelegging er prosessen for å leggja farge til gråskalabilete. Vi har tilstand denne prosessen på språk, slik at sluttbrukarar kan manipulere eit fargebilete ved å kjema inn i ulike tittel. Vi presenterer to forskjellige arkitekturar for fargeringa med språkkkondicionasjon, begge som produserer meir nøyaktige og tilgjengelege fargeriseringar enn ein språk-agnostisk versjon. I tillegg, vi demonstrerer gjennom fleksikkerte eksperimenter at vi kan dramatisk endre fargeleggingar enkelt ved å manipulere beskrivelige fargeord i tittel.Abstract
Automatyczna koloryzacja to proces dodawania kolorów do obrazów w skali szarości. Warunkujemy ten proces językiem, pozwalając użytkownikom końcowym manipulować kolorowym obrazem poprzez podawanie różnych podpisów. Przedstawiamy dwie różne architektury koloryzacji uwarunkowanej językiem, z których obie produkują bardziej dokładne i wiarygodne koloryzacje niż wersja agnostyczna. Ponadto demonstrujemy poprzez eksperymenty crowdsourcingowe, że możemy dramatycznie zmienić koloryzacje po prostu manipulując opisowymi kolorystycznymi słowami w napisach.Abstract
Colorização automática é o processo de adicionar cor a imagens em tons de cinza. Condicionamos esse processo à linguagem, permitindo que os usuários finais manipulem uma imagem colorida alimentando diferentes legendas. Apresentamos duas arquiteturas diferentes para colorização condicionada à linguagem, ambas produzindo colorizações mais precisas e plausíveis do que uma versão agnóstica de linguagem. Além disso, demonstramos por meio de experimentos de crowdsourcing que podemos alterar drasticamente as colorizações simplesmente manipulando palavras de cores descritivas nas legendas.Abstract
Colorarea automată este procesul de adăugare a culorii imaginilor în tonuri de gri. Condiționăm acest proces pe limbaj, permițând utilizatorilor finali să manipuleze o imagine colorată prin alimentarea cu diferite subtitrări. Prezentăm două arhitecturi diferite pentru colorarea condiționată de limbaj, ambele producând colorații mai precise și plauzibile decât o versiune agnostică de limbaj. Mai mult decât atât, demonstrăm prin intermediul experimentelor crowdsourced că putem modifica dramatic colorațiile pur și simplu prin manipularea cuvintelor descriptive de culoare în subtitrări.Abstract
Автоматическая раскраска - это процесс добавления цвета к изображениям в оттенках серого. Мы обусловливаем этот процесс языком, позволяя конечным пользователям манипулировать цветным изображением, загружая различные подписи. Мы представляем две различные архитектуры для языковой цветопередачи, обе из которых дают более точную и правдоподобную цветопередачу, чем языковая версия. Кроме того, мы демонстрируем с помощью краудсорсинговых экспериментов, что мы можем резко изменить раскрашивание, просто манипулируя описательными цветовыми словами в подписях.Abstract
ස්වයංක්රීය වර්ණය තමයි පින්තූරට වර්ණය සම්බන්ධ කරන්න ප්රක්රියාව. අපි මේක භාෂාවට ස්ථානය කරනවා, අවසාන ප්රයෝජකයන්ට වර්ණය කරලා පින්තූරයක් වෙනස් කැප්ටම් වලින් බඩ අපි භාෂාව සම්බන්ධ වර්ණය සඳහා වෙනස් ස්ථාපනය දෙකක් පෙන්වනවා, ඒ දෙන්නම තරම් හරියටම සහ විශ්වාසිත වර්ණය වර්ණ තවත්, අපි ප්රකාශ කරනවා ලොකු පරීක්ෂණ වලින් අපිට ප්රකාශ කරන්න පුළුවන් වර්ණ වචන වලින් විස්තර කරන්න.Abstract
Samodejno barvanje je postopek dodajanja barv sivinskim slikam. Ta proces pogojujemo z jezikom, ki končnim uporabnikom omogoča manipuliranje barvne slike z uporabo različnih napisov. Predstavljamo dve različni arhitekturi za jezikovno pogojeno barvanje, ki obe ustvarjata natančnejše in verjetnejše barvanje kot jezikovno-agnostična verzija. Poleg tega s pomočjo množičnih eksperimentov dokazujemo, da lahko barvanje dramatično spremenimo preprosto z manipulacijo opisnih barvnih besed v napisih.Abstract
Midabo iskuul ka dhigista sawirada asalka. Waxyaabahaas waxaynu ku habboonaynaa baaritaanka luuqada, waxaynu isticmaalaynaa in ay dhamaado isticmaalayaasha ay maamulaan sawir midab ah oo lagu cuno meelo kala duwan. Waxaan keenaynaa laba meelood oo kala duduwan oo ku qoran midibka luuqada, kuwaas oo labadoodaba ka soo bixinaya midab aad u sahlan oo la sahlan karo oo ka mid ah qoraal af-agnostic. Furthermore, waxaynu ku muujinnaa jirrabaadyo faraha badan oo aan si rasmi ah u beddeli karno iskibriyada midibka si kaliya ugu beddelin karno hadallada midibka oo ku qoran.Abstract
Ngjyrësimi automatik është procesi i shtimit të ngjyrës në imazhet në skala gri. Ne kushtojmë këtë proces në gjuhë, duke lejuar përdoruesit përfundimtarë të manipulojnë një imazh të ngjyrosur duke ushqyer në tituj të ndryshëm. Ne paraqesim dy arkitektura të ndryshme për ngjyrësimin e kushtëzuar nga gjuha, të dy të cilat prodhojnë ngjyrësime më të sakta dhe më të besueshme sesa një version gjuhë-agnostik. Përveç kësaj, ne demonstrojmë nëpërmjet eksperimenteve me shumicë se ne mund të ndryshojmë dramatikisht ngjyrësimet thjesht duke manipuluar fjalët e ngjyrës përshkruese në tituj.Abstract
Automatska kolorizacija je proces dodanja boje na slike sive skale. Predstavljamo ovaj proces na jeziku, omogućavajući konačnim korisnicima da manipulišu bojiranu sliku hraneći se u različitim naslovima. Predstavljamo dve različite arhitekture za kolonizaciju jezika, oboje proizvode tačnije i uvjerljivije kolonizacije od jezika-agnostičke verzije. Osim toga, pokazujemo putem crowdsourced eksperimenata da možemo dramatično promijeniti kolonizaciju jednostavno manipulisanjem opisivnih bojnih reči u kapcijama.Abstract
Automatisk färgläggning är processen att lägga till färg i gråskala bilder. Vi villkorar denna process på språk, så att slutanvändare kan manipulera en färgad bild genom att mata in olika bildtexter. Vi presenterar två olika arkitekturer för språkbetingad färgläggning, som båda ger mer exakta och plausibla färgläggningar än en språkagnostisk version. Dessutom visar vi genom crowdsourcing experiment att vi dramatiskt kan ändra färgläggningar helt enkelt genom att manipulera beskrivande färgord i bildtexter.Abstract
Ukoloni wa kujitegemea ni mchakato wa kuongeza rangi kwa picha za uchi. Tunasilisha mchakato huu kwa lugha, na kuwaruhusu watumiaji wa mwisho kuchukua picha ya rangi kwa kulisha katika maeneo mbalimbali. Tunaweza kujenga majengo mawili tofauti kwa ajili ya kutangaza ukoloni wenye lugha, ambapo zote hizo zinazalisha rangi sahihi na yenye uwezekano zaidi ya toleo la lugha. Zaidi ya hayo, tunaonyesha kupitia majaribio yanayotangazwa na watu kwamba tunaweza kubadilisha rangi kwa kiasi kikubwa kwa kudhibiti maneno ya rangi yanayoelezea katika maoni.Abstract
சாம்பல் நிற பிம்பங்களுக்கு வண்ணத்தை சேர்க்கும் செயல் நாம் மொழியில் இந்த செயல்பாட்டை நிலைமைப்படுத்துகிறோம், முடிவு பயனர்கள் வேறு தலைப்புகளில் உணவு செய்து வண் நாம் மொழி நிபந்தனைக்கு இரண்டு வேறு வித்தியாசமான கட்டுரைகளை காண்பிக்கிறோம், அவைகள் இருவரும் மொழி- குறுக்கும் பதிப்பை விட அதிக Furthermore, we demonstrate through crowdsourced experiments that we can dramatically alter colorizations simply by manipulating descriptive color words in captions.Abstract
Renk Saýlaw Biz bu prosesini dilde saklaýarys, soňky Ullançylaryň beýleki käpşerden naharlamak üçin renkli suraty üýtgetmegine rugsat berýäris. Biz dil baglanylan renkler üçin iki farklı arhitektura görkeýäris. Bu ikisi de dil agnostik wersiýadan has dogry we möhüm renkler döredýär. Daşary hem, köpüräk tassyklanan deneylerden hatda kelimelerde tassyklanan reňk sözlerini üýtgedip, renkleri üýtgedip biljegimizi görkezilýäris.Abstract
خشک اسکیل تصاویروں میں رنگ جمع کرنے کے لئے آٹوٹی رنگ کرنا ہے. ہم اس پرسس کو زبان پر قائم کرتے ہیں، آخر کارساز کو مختلف کاپٹوں میں کھانے کے ذریعہ رنگ کی تصویر کے مطابق منظم کرنا اجازت دیتے ہیں. ہم زبان کے کانڈیسینڈ رنگ کے لئے دو مختلف معمار پیش کرتے ہیں، ان دونوں میں سے ایک زبان-agnostic نسخہ سے زیادہ دقیق اور قابل ترین رنگ کا پیدا کرتا ہے. اور اس کے علاوہ، ہم جماعت کے سراسر آزمائش کے ذریعہ دکھاتے ہیں کہ ہم کاپٹوں میں روشن رنگ کلمات کو دکھانے کے ذریعہ رنگ کی تغییر کر سکتے ہیں.Abstract
Name Biz bu jarayonni tilda holat qilamiz, boshqa sarlavhalar bilan qo'shish uchun foydalanuvchilarning oxiri rasmni boshqarishga ruxsat beramiz. Biz tilning boshqa tarkibini o'zgartirish uchun ikkita xil arxituvlar hozir qilamiz. Bu ikkita tilni angnostik versiyadan ko'proq og'plab boʻlgan ranglar yaratadi. Ko'rsatganda, biz jamoatlar tugmalari orqali ko'rsatdik, ranglarni o'zgartirishimiz oddiy rang so'zlarini boshqarishimiz mumkin.Abstract
Màu tự động là tiến trình thêm màu vào các ảnh kiểu xám. Chúng tôi điều chỉnh tiến trình này bằng ngôn ngữ, cho phép người dùng dùng dùng dùng màu của ảnh bằng cách ăn bằng cách tạo hình khác nhau. Chúng tôi giới thiệu hai kiến trúc khác nhau cho sự tô màu ngôn ngữ, cả hai cùng tạo ra các màu sắc chính xác và hợp lý hơn một phiên bản ngôn ngữ-chẩn. Hơn nữa, chúng tôi chứng minh bằng các thí nghiệm crodsourced rằng chúng tôi có thể thay đổi các màu sắc đột ngột bằng cách thao túng các chữ màu miêu tả.Abstract
自著色为灰度像加色。 以言语为事,许最终用户输标操彩色图像。 言语有二架构,比于言语之本然也。 此外因众包实验证验,但于字幕中操描述性色词,便可显变。- Anthology ID:
- N18-2120
- Volume:
- Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 2 (Short Papers)
- Month:
- June
- Year:
- 2018
- Address:
- New Orleans, Louisiana
- Venue:
- NAACL
- SIG:
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 764–769
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/N18-2120
- DOI:
- 10.18653/v1/N18-2120
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Varun Manjunatha, Mohit Iyyer, Jordan Boyd-Graber, and Larry Davis. 2018. Learning to Color from Language. In Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 2 (Short Papers), pages 764–769, New Orleans, Louisiana. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- Learning to Color from Language (Manjunatha et al., NAACL 2018)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/N18-2120.pdf
- Code
- superhans/colorfromlanguage
- Data
- COCO
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{manjunatha-etal-2018-learning,
title = "Learning to Color from Language",
author = "Manjunatha, Varun and
Iyyer, Mohit and
Boyd-Graber, Jordan and
Davis, Larry",
booktitle = "Proceedings of the 2018 Conference of the North {A}merican Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 2 (Short Papers)",
month = jun,
year = "2018",
address = "New Orleans, Louisiana",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/N18-2120",
doi = "10.18653/v1/N18-2120",
pages = "764--769",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="manjunatha-etal-2018-learning">
<titleInfo>
<title>Learning to Color from Language</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Varun</namePart>
<namePart type="family">Manjunatha</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Mohit</namePart>
<namePart type="family">Iyyer</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Jordan</namePart>
<namePart type="family">Boyd-Graber</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Larry</namePart>
<namePart type="family">Davis</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2018-06</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 2 (Short Papers)</title>
</titleInfo>
<originInfo>
<publisher>Association for Computational Linguistics</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">New Orleans, Louisiana</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<identifier type="citekey">manjunatha-etal-2018-learning</identifier>
<identifier type="doi">10.18653/v1/N18-2120</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/N18-2120</url>
</location>
<part>
<date>2018-06</date>
<extent unit="page">
<start>764</start>
<end>769</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T Learning to Color from Language %A Manjunatha, Varun %A Iyyer, Mohit %A Boyd-Graber, Jordan %A Davis, Larry %S Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 2 (Short Papers) %D 2018 %8 June %I Association for Computational Linguistics %C New Orleans, Louisiana %F manjunatha-etal-2018-learning %R 10.18653/v1/N18-2120 %U https://aclanthology.org/N18-2120 %U https://doi.org/10.18653/v1/N18-2120 %P 764-769
Markdown (Informal)
[Learning to Color from Language](https://aclanthology.org/N18-2120) (Manjunatha et al., NAACL 2018)
- Learning to Color from Language (Manjunatha et al., NAACL 2018)
ACL
- Varun Manjunatha, Mohit Iyyer, Jordan Boyd-Graber, and Larry Davis. 2018. Learning to Color from Language. In Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 2 (Short Papers), pages 764–769, New Orleans, Louisiana. Association for Computational Linguistics.