論文の概要: SHAD3S: A model to Sketch, Shade and Shadow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06822v3
- Date: Sun, 5 Sep 2021 02:16:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 00:28:46.614925
- Title: SHAD3S: A model to Sketch, Shade and Shadow
- Title（参考訳）: SHAD3S: スケッチ、シェード、シャドウのモデル
- Authors: Raghav B. Venkataramaiyer, Abhishek Joshi, Saisha Narang and Vinay P.
Namboodiri
- Abstract要約: スケッチの3次元をアクセント化し、シーンを照らすために、画家がよく使う手法である。
我々のシステムSHAD3Sは、一般的な3次元形状(3D)をハッチする人間と競い合い、フォーム探索運動で彼女を助ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.209172586699175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Hatching is a common method used by artists to accentuate the third dimension
of a sketch, and to illuminate the scene. Our system SHAD3S attempts to compete
with a human at hatching generic three-dimensional (3D) shapes, and also tries
to assist her in a form exploration exercise. The novelty of our approach lies
in the fact that we make no assumptions about the input other than that it
represents a 3D shape, and yet, given a contextual information of illumination
and texture, we synthesise an accurate hatch pattern over the sketch, without
access to 3D or pseudo 3D. In the process, we contribute towards a) a cheap yet
effective method to synthesise a sufficiently large high fidelity dataset,
pertinent to task; b) creating a pipeline with conditional generative
adversarial network (CGAN); and c) creating an interactive utility with GIMP,
that is a tool for artists to engage with automated hatching or a
form-exploration exercise. User evaluation of the tool suggests that the model
performance does generalise satisfactorily over diverse input, both in terms of
style as well as shape. A simple comparison of inception scores suggest that
the generated distribution is as diverse as the ground truth.
- Abstract（参考訳）: ハッチングは、画家がスケッチの3次元を強調し、シーンを照らすために使う一般的な方法である。
我々のシステムSHAD3Sは、一般的な3次元形状(3D)をハッチする人間と競い合い、フォーム探索運動で彼女を助ける。
我々のアプローチの目新しさは、入力が3d形状を表わす以外は仮定しないという事実にあるが、照明とテクスチャの文脈情報を考えると、3dや疑似3dにアクセスすることなく、スケッチの上に正確なハッチパターンを合成する。
その過程で、私たちは貢献します
a) タスクに関連する十分に大きな高忠実度データセットを合成する,安価で効果的な方法
b)条件付き生成敵ネットワーク(cgan)によるパイプラインの作成及び
c) GIMPによるインタラクティブユーティリティの作成。これは、アーティストが自動ハッチやフォーム探索演習に参加するためのツールである。
このツールのユーザ評価は、モデルのパフォーマンスがスタイルと形状の両方において、多種多様な入力を満足できるほど一般化していることを示唆している。
インセプションスコアの単純な比較から、生成した分布は基底真理と同じくらい多様であることが示唆される。
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