产品简介
LLF-LUT 基于深度学习的HDR图像色调映射工具，能实时将16位高动态范围图像转换为8位低动态范围图像，在调整全局色调的同时完美保留图像细节边缘。适用于专业摄影师、图像处理研究人员及后期制作人员。
核心功能
- 端到端HDR到LDR色调映射框架
- 基于拉普拉斯金字塔的自适应图像分解
- 利用查找表进行全局色调调整
- 学习局部拉普拉斯滤波器以保留细节边缘
- 轻量级Transformer网络预测像素级权重
快速开始
- 创建并激活Python 3.8的conda环境。
- 在conda环境中安装指定版本的PyTorch及CUDA工具包。
- 进入trilinear_cpp目录，运行setup.sh脚本编译三线性插值模块。
- 下载HDR+或MIT-Adobe FiveK数据集，并运行eval.py或train.py进行评估或训练。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | LLF-LUT | 同类方案 |
|---|---|---|
| 核心任务 | 专注于16位HDR到8位LDR的色调映射。 | 许多方案（如CLUT原论文）专注于8位图像间的增强。 |
| 模型轻量化 | 模型参数量可控，注重计算效率。 | 部分方法参数量较大，计算成本较高。 |
适合谁用
- 需要对拍摄的HDR照片进行色调处理的专业摄影师
- 从事图像增强算法研究的计算机视觉研究人员
- 需要对CG渲染结果进行色调映射的视觉效果师
- 希望复现或改进色调映射论文的学术界研究者
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/fengzhang427/LLF-LUT