論文の概要: PatternPortrait: Draw Me Like One of Your Scribbles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13001v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 12:33:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 16:29:11.390029
- Title: PatternPortrait: Draw Me Like One of Your Scribbles
- Title（参考訳）: patternportrait: 落書きの1つのように私を描きます
- Authors: Sabine Wieluch, Friedhelm Schwenker
- Abstract要約: 本稿では,絵画から抽象的な肖像画を作成する方法を紹介する。
その独特のスタイルは、単一のフリーハンドパターンのスケッチを参照として利用して、シェーディングのためのユニークなパターンを生成する。
この方法は、画像から顔や身体の特徴を抽出し、それらをベクトル線に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.01243755755303
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces a process for generating abstract portrait drawings
from pictures. Their unique style is created by utilizing single freehand
pattern sketches as references to generate unique patterns for shading. The
method involves extracting facial and body features from images and
transforming them into vector lines. A key aspect of the research is the
development of a graph neural network architecture designed to learn sketch
stroke representations in vector form, enabling the generation of diverse
stroke variations. The combination of these two approaches creates joyful
abstract drawings that are realized via a pen plotter. The presented process
garnered positive feedback from an audience of approximately 280 participants.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,絵画から抽象的な肖像画を作成する方法を紹介する。
その独特のスタイルは、単一のフリーハンドパターンスケッチを参照として利用して、シェーディングのためのユニークなパターンを生成する。
この方法は、画像から顔や身体の特徴を抽出し、それらをベクトル線に変換する。
この研究の重要な側面は、スケッチストローク表現をベクトル形式で学習し、多様なストローク変動を生成するように設計されたグラフニューラルネットワークアーキテクチャの開発である。
これら2つのアプローチの組み合わせは、ペンプロッターによって実現される楽しい抽象的な図面を生み出します。
提案プロセスは,約280人の参加者から肯定的なフィードバックを得た。
関連論文リスト
- Artistic Portrait Drawing with Vector Strokes [7.281215486388827]
本稿では,人物の顔画像をベクトル像に変換するVectorPDを提案する。
ベクトルグラフィックスは異なる形状のプリミティブで構成されているため、複雑な顔の描画によって顔の詳細や構造を正確に表現することは困難である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T14:55:53Z) - Hyperstroke: A Novel High-quality Stroke Representation for Assistive Artistic Drawing [12.71408421022756]
細かなストロークの詳細を正確に把握するための新しいストローク表現であるハイパーストロークを導入する。
直感的でユーザフレンドリな描画アプリケーションを実現するために,トランスフォーマーアーキテクチャによる支援描画をモデル化することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-18T04:05:53Z) - Stylized Face Sketch Extraction via Generative Prior with Limited Data [6.727433982111717]
StyleSketchは、顔画像から高解像度のスタイリングスケッチを抽出する方法である。
事前訓練されたStyleGANの深い特徴の豊富なセマンティクスを用いて、16対の顔とそれに対応するスケッチイメージでスケッチジェネレータを訓練することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-17T16:25:25Z) - SketchDreamer: Interactive Text-Augmented Creative Sketch Ideation [111.2195741547517]
画像の画素表現に基づいて訓練されたテキスト条件付き拡散モデルを用いて,制御されたスケッチを生成する手法を提案する。
我々の目標は、プロでないユーザにスケッチを作成させ、一連の最適化プロセスを通じて物語をストーリーボードに変換することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-27T19:44:44Z) - Sketch2Saliency: Learning to Detect Salient Objects from Human Drawings [99.9788496281408]
本研究では,スケッチを弱いラベルとして使用して,画像中の有能な物体を検出する方法について検討する。
これを実現するために,与えられた視覚写真に対応する逐次スケッチ座標を生成することを目的としたフォト・ツー・スケッチ生成モデルを提案する。
テストは、私たちの仮説を証明し、スケッチベースの唾液度検出モデルが、最先端技術と比較して、競争力のあるパフォーマンスを提供する方法を明確にします。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T23:46:46Z) - Picture that Sketch: Photorealistic Image Generation from Abstract
Sketches [109.69076457732632]
この論文は、あなたや私のような訓練を受けていないアマチュアの抽象的で変形した普通のスケッチから、それをフォトリアリスティックなイメージに変えます。
まず、エッジマップのようなスケッチを指示するのではなく、抽象的なフリーハンドな人間のスケッチで作業することを目指しています。
そうすることで、スケッチから写真までのパイプラインを民主化し、スケッチがどれだけよいかに関わらず、スケッチを"写真化"します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T14:49:03Z) - Quality Metric Guided Portrait Line Drawing Generation from Unpaired
Training Data [88.78171717494688]
本研究では,顔画像から肖像画への自動変換手法を提案する。
本手法は,(1)1つのネットワークを用いて複数のスタイルで高品質な肖像画を生成することを学習し,(2)トレーニングデータに見つからない「新しいスタイル」の肖像画を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-08T06:49:57Z) - DeepFacePencil: Creating Face Images from Freehand Sketches [77.00929179469559]
既存の画像から画像への変換には、大規模なスケッチと画像のデータセットが必要である。
本稿では,手描きスケッチから写真リアルな顔画像を生成するための効果的なツールであるDeepFacePencilを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-31T03:35:21Z) - SketchEmbedNet: Learning Novel Concepts by Imitating Drawings [125.45799722437478]
モデルを用いて画像のスケッチを作成することによって学習した画像表現の特性について検討する。
この生成型クラスに依存しないモデルでは,新規な例,クラス,さらには新規なデータセットからの画像の情報埋め込みが,数ショットで生成されることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-27T16:43:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。