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J-GLOBAL ID：202002242677209873   整理番号：20A1444584

ArtPDGAN:生成敵対ネットワークを用いたキーマップによる芸術的ペンシル描画の生成【JST・京大機械翻訳】

ArtPDGAN: Creating Artistic Pencil Drawing with Key Map Using Generative Adversarial Networks

著者 (6件)： Li SuChang (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Li Kan (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Kacher Ilyes (Qwant Research, Paris, France) ,  Taira Yuichiro (Tokyo University of the Arts, Tokyo, Japan) ,  Yanatori Bungo (Tokyo University of the Arts, Tokyo, Japan) ,  Sato Imari (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12143  ページ： 285-298  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習,特に生成敵対ネットワーク(GAN)を用いた画像転送に関する多くの研究が焦点となっている。しかし,既存の方法は高品質の芸術的ペンシル描画を製造できない。最初に,芸術家は写真の全ての詳細を描画に転換しない。その代り,芸術家は,アイテムの特殊部品を拡大して,他をカットする戦略を使用する傾向がある。第2に,芸術作図における要素は,正確に位置することができなかった。さらに,この線は,項目の特徴に厳密に関連しない。上記の課題に対処するために,画像対画像ネットワークを組み合わせた新しいGANベースのフレームワークであるArtPDGANを提案し,鍵マップを生成した。そして,著者らは,芸術的ペンシル描画を作り出すための入力の重要な部分としてキーマップを使用した。キーマップは,発電機を導くためのアイテムの重要な部分を示すことができる。アイテムの高解像度写真と対応する専門的芸術的ペンシル描画を含む対と無整列の芸術的描画データセットを用いて,ArtPDGANを訓練した。実験の結果は,提案フレームワークが,芸術者の仕事とユーザ評価との類似性に関して,既存の方法に対して優れた性能を持つことを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  *ネットワーク ,  類似性 ,  高分解能 ,  高品質 ,  画像転送 ,  深層学習
準シソーラス用語： ユーザ評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 生成敵対ネットワーク ,  深層学習 ,  芸術的ペンシル描画

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 敵対 ,  キー ,  マップ ,  芸術 ,  ペンシル ,  描画