論文の概要: MARVEL: Raster Manga Vectorization via Primitive-wise Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04830v2
• Date: Tue, 18 Jul 2023 21:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 18:31:57.321574
• Title: MARVEL: Raster Manga Vectorization via Primitive-wise Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: MARVEL:原始的な深部強化学習によるラスタマンガベクトル化
• Authors: Hao Su, Jianwei Niu, Xuefeng Liu, Jiahe Cui, Ji Wan
• Abstract要約: 漫画(まんが)は、白黒のストロークで構成され、デジタル機器のイメージとして一般的に見られる、流行の日本風の漫画形式である。 深部強化学習(DRL)によるマンガベクトル化のためのプリミティブワイドアプローチであるMARVELを提案する。 画像全体のベクトルパラメータを予測する従来の学習ベース手法とは異なり、MARVELはマンガ全体を基本的なプリミティブテキストダッシュストロークラインの集合と見なす新しい視点を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.14983719525674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Manga is a fashionable Japanese-style comic form that is composed of black-and-white strokes and is generally displayed as raster images on digital devices. Typical mangas have simple textures, wide lines, and few color gradients, which are vectorizable natures to enjoy the merits of vector graphics, e.g., adaptive resolutions and small file sizes. In this paper, we propose MARVEL (MAnga's Raster to VEctor Learning), a primitive-wise approach for vectorizing raster mangas by Deep Reinforcement Learning (DRL). Unlike previous learning-based methods which predict vector parameters for an entire image, MARVEL introduces a new perspective that regards an entire manga as a collection of basic primitives\textemdash stroke lines, and designs a DRL model to decompose the target image into a primitive sequence for achieving accurate vectorization. To improve vectorization accuracies and decrease file sizes, we further propose a stroke accuracy reward to predict accurate stroke lines, and a pruning mechanism to avoid generating erroneous and repeated strokes. Extensive subjective and objective experiments show that our MARVEL can generate impressive results and reaches the state-of-the-art level. Our code is open-source at: https://github.com/SwordHolderSH/Mang2Vec.
• Abstract（参考訳）: 漫画(まんが)は、白黒のストロークからなり、デジタル機器のラスター画像として一般的に見られる、流行の日本風の漫画形式である。 典型的なマンガは、単純なテクスチャ、広い線、少数の色勾配を持ち、ベクトルグラフィック(例えば適応解像度や小さなファイルサイズ)の利点を享受するベクトル化可能な性質を持っている。 本稿では, 深層強化学習(DRL)によるラスタマンガスのベクトル化のためのプリミティブなアプローチであるMARVEL(Manga's Raster to VEctor Learning)を提案する。 画像全体のベクトルパラメータを予測する従来の学習ベースの方法とは異なり、マーベルはマンガ全体を基本プリミティブのテキストストローク行の集まりとみなし、ターゲットイメージをプリミティブ列に分解して正確なベクトル化を達成するdrlモデルを設計する新しい視点を導入する。 さらに,ベクトル化精度の向上とファイルサイズ削減のために,正確なストロークラインを予測するためのストローク精度報酬と,誤りや繰り返しストロークの発生を回避するプルーニング機構を提案する。 広汎な主観的および客観的実験により、MARVELは印象的な結果をもたらし、最先端のレベルに達することが示されている。 私たちのコードは、https://github.com/SwordHolderSH/Mang2Vec.comでオープンソースです。

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