Diffutoon:拡散モデルによる高分解能編集可能なToon陰影【JST機械翻訳】

Duan Zhongjie; Wang Chengyu; Chen Cen; Qian Weining; Huang Jun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202402219386139440 整理番号：24P0022399

Diffutoon:拡散モデルによる高分解能編集可能なToon陰影【JST機械翻訳】

Diffutoon: High-Resolution Editable Toon Shading via Diffusion Models

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発行年： 2024年01月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年01月29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)

Toon遮光はアニメーションの一種の非現実的レンダリングタスクである。その主要な目的は,平坦でスタイル化した外観を持つオブジェクトを提供することである。拡散モデルが画像合成方法論の最前線に上昇しているので,本論文は,拡散モデルに基づくトオンシェーディングの革新的形式に取り除いて,光現実的ビデオをアニメスタイルに直接レンダリングすることを狙った。ビデオスタイル化において,現存する方法は,特に一貫性を維持し,高い視覚品質を達成するために,持続的課題に遭遇する。本論文では,4つの部分問題,すなわち,スタイル化,一貫性強化,構造誘導,およびカラー化として,トンシェーディング問題をモデル化した。ビデオスタイル化における課題に取り組むために,著者らは,Diffutonと呼ばれる効果的なオンシェーディングアプローチを提案した。Diffutonは,アニメスタイルで,著しく詳細で,高解像度で,拡張された持続時間のビデオをレンダリングできる。また,それは,追加ブランチを通して即座に従ってコンテンツを編集できる。Diffutonの有効性を,定量的計量とヒト評価を通して評価した。特に,Diffutonは,著者らの実験においてオープンソースと閉源のベースラインアプローチの両方を上回った。本研究は,Github(Projectページ:https://ecnu cilab.github.io/DiffutoonProjectPage/)上のソースコードと例ビデオの両方の放出を伴う。【JST機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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