論文の概要: Deep Geometrized Cartoon Line Inbetweening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16643v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 17:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 12:55:38.492763
• Title: Deep Geometrized Cartoon Line Inbetweening
• Title（参考訳）: 深部ジオメトリケーションカルトーンラインの展開
• Authors: Li Siyao, Tianpei Gu, Weiye Xiao, Henghui Ding, Ziwei Liu, Chen Change Loy
• Abstract要約: インベントワイニングは、2つの白黒線図の間の中間フレームを生成する。 画像全体のマッチングとワープに依存する既存のフレームメソッドは、ラインインテワイニングには適していない。 本稿では,AnimeInbetを提案する。これは幾何学的な線描画をエンドポイントにジオメトリし,グラフ融合問題としてインベントワイニングタスクを再構成する。 本手法は,線画の細部と細部を包含しながら,線画の細部と特異な構造を効果的に捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.35956631655357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We aim to address a significant but understudied problem in the anime industry, namely the inbetweening of cartoon line drawings. Inbetweening involves generating intermediate frames between two black-and-white line drawings and is a time-consuming and expensive process that can benefit from automation. However, existing frame interpolation methods that rely on matching and warping whole raster images are unsuitable for line inbetweening and often produce blurring artifacts that damage the intricate line structures. To preserve the precision and detail of the line drawings, we propose a new approach, AnimeInbet, which geometrizes raster line drawings into graphs of endpoints and reframes the inbetweening task as a graph fusion problem with vertex repositioning. Our method can effectively capture the sparsity and unique structure of line drawings while preserving the details during inbetweening. This is made possible via our novel modules, i.e., vertex geometric embedding, a vertex correspondence Transformer, an effective mechanism for vertex repositioning and a visibility predictor. To train our method, we introduce MixamoLine240, a new dataset of line drawings with ground truth vectorization and matching labels. Our experiments demonstrate that AnimeInbet synthesizes high-quality, clean, and complete intermediate line drawings, outperforming existing methods quantitatively and qualitatively, especially in cases with large motions. Data and code are available at https://github.com/lisiyao21/AnimeInbet.
• Abstract（参考訳）: 我々は,アニメ産業において,漫画の線画化という重要な課題に対処することを目的としている。 中間フレームは2つの白黒線描画の間に生成され、自動化の恩恵を受ける時間とコストのかかるプロセスである。 しかしながら、ラスタ画像全体の整合と整合に依存する既存のフレーム補間法は、線間インタイニングには不適であり、複雑な線構造を損なうぼやけたアーティファクトをしばしば生成する。 線画の精度と細部を保つために,ラスター線画をエンドポイントのグラフにジオメトリライズし,その間を頂点再配置を伴うグラフ融合問題として再構成する,新しい手法animeinbetを提案する。 本手法は線引きのスパース性と一意な構造を効果的に捉え、間隙に細部を保存できる。 これは、新しいモジュール、すなわち頂点幾何学的埋め込み、頂点対応変換器、頂点再配置の効果的なメカニズムおよび可視性予測器によって実現される。 提案手法をトレーニングするために,地上の真理ベクトル化とマッチングラベルを用いたライン描画のデータセットであるMixamoLine240を導入する。 実験により,animeinbetは高品質,清潔,完全中間線描画を合成し,既存の手法を定量的,定性的に,特に大きな動作の場合において有意な性能を示した。 データとコードはhttps://github.com/lisiyao21/animeinbetで入手できる。

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