論文の概要: Neural Style Transfer for Vector Graphics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03405v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 16:57:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 17:41:13.539406
• Title: Neural Style Transfer for Vector Graphics
• Title（参考訳）: ベクトルグラフィックスのためのニューラルスタイル転送
• Authors: Valeria Efimova, Artyom Chebykin, Ivan Jarsky, Evgenii Prosvirnin, Andrey Filchenkov
• Abstract要約: ベクトル画像間のスタイル転送は検討されていない。 標準的なコンテンツとスタイルの損失を適用することは、ベクトル画像描画スタイルを著しく変える。 微分可能化に基づく新しい手法は、スタイル画像の描画に対応するコンテンツ画像の色と形状パラメータを変更することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8983556368110226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural style transfer draws researchers' attention, but the interest focuses on bitmap images. Various models have been developed for bitmap image generation both online and offline with arbitrary and pre-trained styles. However, the style transfer between vector images has not almost been considered. Our research shows that applying standard content and style losses insignificantly changes the vector image drawing style because the structure of vector primitives differs a lot from pixels. To handle this problem, we introduce new loss functions. We also develop a new method based on differentiable rasterization that uses these loss functions and can change the color and shape parameters of the content image corresponding to the drawing of the style image. Qualitative experiments demonstrate the effectiveness of the proposed VectorNST method compared with the state-of-the-art neural style transfer approaches for bitmap images and the only existing approach for stylizing vector images, DiffVG. Although the proposed model does not achieve the quality and smoothness of style transfer between bitmap images, we consider our work an important early step in this area. VectorNST code and demo service are available at https://github.com/IzhanVarsky/VectorNST.
• Abstract（参考訳）: ニューラルスタイルの転送は研究者の注意を引くが、関心はビットマップ画像に焦点を当てている。 任意のスタイルと事前学習スタイルのビットマップ画像生成のための様々なモデルが開発されている。 しかし,ベクトル画像間のスタイル転送はほとんど検討されていない。 本研究は,ベクトルプリミティブの構造が画素と大きく異なるため,標準的な内容やスタイルの損失がベクトル画像の描画スタイルを大きく変えることを示す。 この問題に対処するために,新しい損失関数を導入する。 また,これらの損失関数を用いて,スタイル画像の描画に対応するコンテンツ画像の色や形状パラメータを変化させる,微分ラスタライズに基づく新しい手法を開発した。 ビットマップ画像に対する最先端のニューラルスタイル転送手法と、ベクトル画像のスタイリングのための唯一の既存手法であるDiffVGと比較して、提案したVectorNST法の有効性を定性的な実験により実証した。 提案モデルではビットマップ画像間のスタイル転送の質やスムーズさは得られないが,本研究はこの分野において重要なステップであると考えている。 VectorNSTのコードとデモサービスはhttps://github.com/IzhanVarsky/VectorNSTで公開されている。

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