Современные методы стилизации изображений разделились на два класса: генеративно-нейросетевые (GAN, диффузия) и традиционные (таблицы соответствия (LUT), параметрическая обработка). Нейросетевые методы, несмотря на выразительность и удобные речевые интерфейсы, ресурсоёмки и недетерминированны, что ограничивает их применение в мобильных редакторах и пакетной обработке фото. LUT-методы быстры, эффективны и интегрированы в профессиональные инструменты, но являются "чёрными ящиками" с единственным управляемым параметром – интенсивностью применения. В докладе представлен анализ генеративных и традиционных подходов к стилизации изображений и предлагаются перспективные направления гибридизации и модернизации LUT-методов для повышения их выразительности, интерпретируемости и удобства.

Харлов Л.И. (науч. рук. Ефимова В.А.) Гибридизация генеративных и табличных методов стилизации изображений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17480