論文の概要: Color Recommendation for Vector Graphic Documents based on Multi-Palette Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10820v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 07:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:34:11.213964
• Title: Color Recommendation for Vector Graphic Documents based on Multi-Palette Representation
• Title（参考訳）: マルチパレット表現に基づくベクトルグラフ文書のカラーレコメンデーション
• Authors: Qianru Qiu, Xueting Wang, Mayu Otani, Yuki Iwazaki
• Abstract要約: グラフィック文書中の各視覚要素から複数の色パレットを抽出し、それらをカラーシーケンスに結合する。 このモデルをトレーニングし,ベクトルグラフィック文書の大規模データセット上にカラーレコメンデーションシステムを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.71266194474117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vector graphic documents present multiple visual elements, such as images, shapes, and texts. Choosing appropriate colors for multiple visual elements is a difficult but crucial task for both amateurs and professional designers. Instead of creating a single color palette for all elements, we extract multiple color palettes from each visual element in a graphic document, and then combine them into a color sequence. We propose a masked color model for color sequence completion and recommend the specified colors based on color context in multi-palette with high probability. We train the model and build a color recommendation system on a large-scale dataset of vector graphic documents. The proposed color recommendation method outperformed other state-of-the-art methods by both quantitative and qualitative evaluations on color prediction and our color recommendation system received positive feedback from professional designers in an interview study.
• Abstract（参考訳）: ベクトルグラフィック文書は、画像、形状、テキストなど、複数の視覚要素を提供する。 複数の視覚要素に対して適切な色を選択することは、アマチュアとプロのデザイナーにとって難しいが重要な課題である。 すべての要素に対して単一の色パレットを作成する代わりに、グラフィック文書内の各視覚要素から複数の色パレットを抽出し、それらをカラーシーケンスに組み合わせます。 カラーシーケンス補完のためのマスクカラーモデルを提案し,マルチパレットのカラーコンテキストに基づく特定色を高い確率で推奨する。 ベクターグラフィック文書の大規模データセット上で,モデルをトレーニングし,カラーレコメンデーションシステムを構築する。 提案したカラーレコメンデーション手法は,カラー予測の定量的および定性的な評価と,プロのデザイナーから肯定的なフィードバックを受けたカラーレコメンデーションシステムにより,他の最先端手法よりも優れていた。

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