論文の概要: Re:Draw -- Context Aware Translation as a Controllable Method for Artistic Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03499v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 14:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 18:39:14.887180
• Title: Re:Draw -- Context Aware Translation as a Controllable Method for Artistic Production
• Title（参考訳）: re:draw -- 芸術作品の制御可能な方法としての文脈対応翻訳
• Authors: Joao Liborio Cardoso, Francesco Banterle, Paolo Cignoni, Michael Wimmer
• Abstract要約: インペイントとイメージ・ツー・イメージ翻訳の利点を組み合わせた新しい手法である文脈認識翻訳を導入する。 ユースケースとして,デザイン仕様に基づいて手書きのキャラクターアイを描画する手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.383295377277836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce context-aware translation, a novel method that combines the benefits of inpainting and image-to-image translation, respecting simultaneously the original input and contextual relevance -- where existing methods fall short. By doing so, our method opens new avenues for the controllable use of AI within artistic creation, from animation to digital art. As an use case, we apply our method to redraw any hand-drawn animated character eyes based on any design specifications - eyes serve as a focal point that captures viewer attention and conveys a range of emotions, however, the labor-intensive nature of traditional animation often leads to compromises in the complexity and consistency of eye design. Furthermore, we remove the need for production data for training and introduce a new character recognition method that surpasses existing work by not requiring fine-tuning to specific productions. This proposed use case could help maintain consistency throughout production and unlock bolder and more detailed design choices without the production cost drawbacks. A user study shows context-aware translation is preferred over existing work 95.16% of the time.
• Abstract（参考訳）: 既存の手法が不足している元の入力とコンテキスト関連性を同時に尊重する、インペイントとイメージ間翻訳の利点を組み合わせた新しい手法である、コンテキスト認識翻訳を導入する。 そこで本手法は,アニメーションからデジタルアートまで,芸術的創造におけるAIの制御可能な活用のための新たな道を開く。 ユースケースとして、我々は、手描きのキャラクター眼をデザイン仕様に基づいて再描画する手法を適用し、目は視聴者の注意を捉え、様々な感情を伝える焦点として機能するが、伝統的なアニメーションの労働集約性は、しばしば、目のデザインの複雑さと一貫性の妥協につながる。 さらに、訓練のための生産データの必要性を取り除き、特定の生産物に微調整を必要とせず、既存の作業を超える新しい文字認識手法を導入する。 提案されたユースケースは、プロダクション全体の一貫性を維持し、生産コストの欠点なしにより大胆で詳細な設計選択を解き放つのに役立つだろう。 ユーザ調査によれば、既存の仕事の95.16%よりも文脈認識翻訳が好まれる。

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