論文の概要: Flow-Guided Controllable Line Drawing Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07540v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 14:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 19:16:37.944761
• Title: Flow-Guided Controllable Line Drawing Generation
• Title（参考訳）: フロー誘導制御線描画生成
• Authors: Chengyu Fang, Xianfeng Han
• Abstract要約: 本稿では,ベクトルフロー場を学習的手法で効率的に,かつ堅牢に作成するためのイメージ・トゥ・フロー・ネットワーク(I2FNet)を提案する。 次に、よく設計されたDouble Flow Generator (DFG)フレームワークを導入し、学習したベクトルフローと入力イメージフローから特徴を融合する。 制御可能な文字線描画生成を実現するため,線形制御行列をDFGに統合し,線形制御回帰器を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7210697296108926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the problem of automatically controllable artistic character line drawing generation from photographs by proposing a Vector Flow Aware and Line Controllable Image-to-Image Translation architecture, which can be viewed as an appealing intersection between Artificial Intelligence and Arts. Specifically, we first present an Image-to-Flow network (I2FNet) to efficiently and robustly create the vector flow field in a learning-based manner, which can provide a direction guide for drawing lines. Then, we introduce our well-designed Double Flow Generator (DFG) framework to fuse features from learned vector flow and input image flow guaranteeing the spatial coherence of lines. Meanwhile, in order to allow for controllable character line drawing generation, we integrate a Line Control Matrix (LCM) into DFG and train a Line Control Regressor (LCR) to synthesize drawings with different styles by elaborately controlling the level of details, such as thickness, smoothness, and continuity, of lines. Finally, we design a Fourier Transformation Loss to further constrain the character line generation from the frequency domain view of the point. Quantitative and qualitative experiments demonstrate that our approach can obtain superior performance in producing high-resolution character line-drawing images with perceptually realistic characteristics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能と芸術の魅力的な交点と見なすことができるベクトルフロー認識および線制御可能な画像対画像翻訳アーキテクチャを提案することにより,写真から自動制御可能な芸術的キャラクタ線描画の問題を検討する。 具体的には,まず画像対フローネットワーク(i2fnet)を用いて,ベクトル流れ場を学習ベースで効率的かつロバストに作成する手法を提案する。 次に,学習ベクトルフローと入力画像フローから特徴を融合し,線の空間的コヒーレンスを保証するためのdfg(double flow generator)フレームワークを提案する。 一方,制御可能な文字線描画生成を可能にするために,ライン制御行列(LCM)をDFGに統合し,ライン制御レグレッサ(LCR)を訓練し,ラインの厚み,滑らかさ,連続性といった細部を精巧に制御することで,異なるスタイルで描画を合成する。 最後に,Fourier Transformation Lossを設計し,その点の周波数領域からの文字列生成をさらに制約する。 定量的・定性的な実験により,本手法は知覚的に現実的な特徴を有する高分解能文字線描画画像の生成において優れた性能が得られることを示す。

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