論文の概要: A Missing Data Imputation GAN for Character Sprite Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10721v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 20:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 18:40:30.073867
• Title: A Missing Data Imputation GAN for Character Sprite Generation
• Title（参考訳）: キャラクタスプライト生成のためのミスデータインプットGAN
• Authors: Flávio Coutinho, Luiz Chaimowicz,
• Abstract要約: 本稿では,課題を欠落したデータ計算タスクとしてフレーミングすることで,文字生成に新たなアプローチを提案する。 提案する生成ネットワークモデルは、利用可能なすべての領域の文字の画像を受信し、欠落したポーズの画像を生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2707050104493218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Creating and updating pixel art character sprites with many frames spanning different animations and poses takes time and can quickly become repetitive. However, that can be partially automated to allow artists to focus on more creative tasks. In this work, we concentrate on creating pixel art character sprites in a target pose from images of them facing other three directions. We present a novel approach to character generation by framing the problem as a missing data imputation task. Our proposed generative adversarial networks model receives the images of a character in all available domains and produces the image of the missing pose. We evaluated our approach in the scenarios with one, two, and three missing images, achieving similar or better results to the state-of-the-art when more images are available. We also evaluate the impact of the proposed changes to the base architecture.
• Abstract（参考訳）: 異なるアニメーションとポーズにまたがる多くのフレームを持つピクセルアートキャラクターのスプライトの作成と更新には時間がかかるため、すぐに繰り返しになる可能性がある。 しかし、これは部分的に自動化され、アーティストはよりクリエイティブなタスクに集中できる。 本研究は,他の3方向を向いている画像からターゲットポーズの画素アートキャラクタのスプライトを作成することに集中する。 本稿では,課題を欠落したデータ計算タスクとしてフレーミングすることで,文字生成に新たなアプローチを提案する。 提案する生成逆ネットワークモデルは,すべての利用可能な領域の文字の画像を受信し,欠落したポーズの画像を生成する。 我々は,1,2,3つの欠落画像を用いたシナリオでのアプローチを評価し,より多くの画像が利用可能になった場合の最先端画像と類似あるいは良好な結果を得た。 また,提案した変更がベースアーキテクチャに与える影響についても検討した。

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