自動アニメーションカラー化のためのラインアート相関マッチング特徴転送ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Qian Zhang; Bo Wang; Wei Wen; Hai Li; Hui Liu Jun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203466904310 整理番号：22P0134877

自動アニメーションカラー化のためのラインアート相関マッチング特徴転送ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Line Art Correlation Matching Feature Transfer Network for Automatic Animation Colorization

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発行年： 2020年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自動アニメーションライン芸術カラー化は,ライン芸術の情報が高度にまばらで抽象化され,フレーム間の色とスタイル一貫性のための厳密な要求が存在するので,挑戦的なコンピュータビジョン問題である。最近,単一ライン芸術カラー化のための,多くのGenerative Adversarial Network(GAN)ベースの画像-画像変換法が出現してきた。それらは,ライン芸術画像で条件付けされた知覚的に魅力的な結果を作り出すことができる。しかし,これらの方法は,フレーム間の一貫性の考慮が不足しているため,アニメーションカラー化の目的には採用できない。既存の方法は,従来のカラーフレームを色の参照として単純に入力し,それは,以前の有色フレームの空間不整合と,特に見かけの変化が起こる位置での次のライン芸術により,カラー化を誤らせる。これらの課題に取り組むために,学習可能な方法で有色参照特徴を整列させるための一種の相関マッチング特徴転送モデル(CMFTと呼ぶ)を設計し,モデルを粗い方法でU-Netベースの発電機に統合する。これにより,発電機は,深い意味符号からコンテンツに次第に層毎の同期特徴を転送できる。拡張評価は,CMFTモデルが,特に運動が強力で多様であるとき,色フレームの一貫性と品質を,効果的に改良できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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