論文の概要: Intelli-Paint: Towards Developing Human-like Painting Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08930v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 14:56:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 14:15:58.979584
- Title: Intelli-Paint: Towards Developing Human-like Painting Agents
- Title（参考訳）: Intelli-Paint: 人間のようなペイントエージェントの開発を目指して
- Authors: Jaskirat Singh, Cameron Smith, Jose Echevarria, Liang Zheng
- Abstract要約: そこで本研究では,より人間的な絵画スタイルを示しながら,出力キャンバスの生成を学習する新しい絵画手法を提案する。
Intelli-Paintは1)プログレッシブな階層化戦略から成り、エージェントはまず、各前景オブジェクトをプログレッシブな方法で追加する前に、自然の背景を表現できる。
また,筆画エージェントが各画像領域にセマンティック・アウェアで注目を移すのに役立つ,新しいシーケンシャルなブラシストローク誘導戦略を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.261822105543175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The generation of well-designed artwork is often quite time-consuming and
assumes a high degree of proficiency on part of the human painter. In order to
facilitate the human painting process, substantial research efforts have been
made on teaching machines how to "paint like a human", and then using the
trained agent as a painting assistant tool for human users. However, current
research in this direction is often reliant on a progressive grid-based
division strategy wherein the agent divides the overall image into successively
finer grids, and then proceeds to paint each of them in parallel. This
inevitably leads to artificial painting sequences which are not easily
intelligible to human users. To address this, we propose a novel painting
approach which learns to generate output canvases while exhibiting a more
human-like painting style. The proposed painting pipeline Intelli-Paint
consists of 1) a progressive layering strategy which allows the agent to first
paint a natural background scene representation before adding in each of the
foreground objects in a progressive fashion. 2) We also introduce a novel
sequential brushstroke guidance strategy which helps the painting agent to
shift its attention between different image regions in a semantic-aware manner.
3) Finally, we propose a brushstroke regularization strategy which allows for
~60-80% reduction in the total number of required brushstrokes without any
perceivable differences in the quality of the generated canvases. Through both
quantitative and qualitative results, we show that the resulting agents not
only show enhanced efficiency in output canvas generation but also exhibit a
more natural-looking painting style which would better assist human users
express their ideas through digital artwork.
- Abstract（参考訳）: 良く設計されたアートワークの生成は、しばしば非常に時間がかかり、人間の画家の一部に高い習熟度を仮定する。
人間の絵を描く過程を促進するため、機械に「人間のように塗る」方法を教え、その訓練されたエージェントを人間の絵の補助具として利用するなど、かなりの研究努力がなされている。
しかし、この方向の現在の研究はプログレッシブグリッドベースの分割戦略に依存しており、エージェントは全体像を連続的に細いグリッドに分割し、それらを平行に塗る。
これは必然的に、人には分かりにくい人工的な絵のシーケンスをもたらす。
そこで本研究では,より人間的な絵画スタイルを示しながら,出力キャンバスの生成を学習する新しい絵画手法を提案する。
提案する絵画パイプラインintelli-paintは
1) プログレッシブ階層化戦略により、エージェントは、前景の各オブジェクトにプログレッシブな方法で追加する前に、まず自然背景のシーン表現を描画することができる。
2) 絵画エージェントが異なる画像領域に注意を移すのを支援する, 新たな逐次的ブラシストローク指導戦略も導入する。
3) 最後に, 生成したキャンバスの品質にばらつきなく, 必要なブラシストロークの総数を約60～80%削減できるブラシストローク正則化戦略を提案する。
定量的および定性的な結果から,得られたエージェントは,出力キャンバス生成の効率性の向上だけでなく,デジタルアートワークを通じてユーザによるアイデア表現を支援する自然な絵画スタイルも示している。
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