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J-GLOBAL ID：202202219209668436   整理番号：22A1015695

SailormoonRedrawデータを用いたイラストの画風変換について

Illustration author style translation using SailormoonRedraw data

著者 (6件)： 粟根啓太 (東大) ,  堀田大地 (東大) ,  幾田光 (東大) ,  松井勇佑 (東大) ,  柳瀬直裕 (ブックウォーカー) ,  相澤清晴 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 373(ITS2021 25-62)  ページ： 7-12 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月14日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： イラストの作者ごとの特徴は「何を描くか」と「どう描くか」という二つの要素に分けられる.一般に後者は画風と呼ばれイラストにおいて重要な要素である.我々はある作者のイラストを別の作者の画風に自動的に変換する深層学習ベースの手法を提案する.教師なし学習により画像変換を行う既存手法はテクスチャの貼り替えのみが行われるため,キャラクターを維持しながら構造的な変形をする必要がある画風変換は達成できない.我々はこの問題を解決するため,SailormoonRedrawデータから構成される新規のイラストデータセットであるSailormoonDatasetを作成した.そして,SailormoonDatasetのコンテント一貫性を用いて教師あり学習を行う手法を提案する.今回我々はファーストステップとしてセーラームーンの顔イラストの画風変換を行った.実験により,提案手法がセーラームーンのアイデンティティを維持しながら,テクスチャだけでなく構造的な変形を行い画風変換を実現することを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *絵画 ,  *機械学習 ,  *画像合成 ,  画像変換 ,  助成 ,  教師つき学習
準シソーラス用語： *イラスト ,  *画像生成 ,  教師あり学習 ,  支援 ,  *深層学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (14件)：

• E. Iarussi, A. Bousseau, T. Tsandilas, The Drawing Assistant: Automated Drawing Guidance and Feedback from Photographs, UIST, pp.183-192, Oct. 2013.
• Y. J. Lee, C. L. Zitnick, M. F. Cohen, ShadowDraw: Real-Time User Guidance for Freehand Drawing, TOG, vol.30, no.27, pp.1-10, Jul. 2011.
• E. Simo-Serra, S. Iizuka, H. Ishikawa, Mastering Sketching: Adversarial Augmentation for Structured Prediction, TOG, vol.37, no.1, Feb. 2018.
• L. Zhang, C. Li, T.-T. Wong, Y. Ji, C. Liu, Two-stage sketch colorization, TOG, vol.37, no.261, pp.1-14, Dec. 2018.
• Q. Zheng, Z. Li. Zhuoru, A. W. Bargteil, Learning to Shadow Handdrawn Sketches, CVPR, pp.7436-7445, Jun. 2020.

タイトルに関連する用語 (1件)： イラスト