Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inverse Painting: Reconstructing The Painting Process

論文の概要: Inverse Painting: Reconstructing The Painting Process

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20556v1
Date: Mon, 30 Sep 2024 17:56:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-02 01:35:17.319863
Title: Inverse Painting: Reconstructing The Painting Process
Title（参考訳）: 逆絵画:絵画の過程を再構築する
Authors: Bowei Chen, Yifan Wang, Brian Curless, Ira Kemelmacher-Shlizerman, Steven M. Seitz,
Abstract要約: 我々はこれを自己回帰画像生成問題として定式化し、初期空白の「キャンバス」を反復的に更新する。モデルは、多くのペイントビデオのトレーニングによって、実際のアーティストから学習する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.57538165449989
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Given an input painting, we reconstruct a time-lapse video of how it may have been painted. We formulate this as an autoregressive image generation problem, in which an initially blank "canvas" is iteratively updated. The model learns from real artists by training on many painting videos. Our approach incorporates text and region understanding to define a set of painting "instructions" and updates the canvas with a novel diffusion-based renderer. The method extrapolates beyond the limited, acrylic style paintings on which it has been trained, showing plausible results for a wide range of artistic styles and genres.
Abstract（参考訳）: 入力絵が与えられた場合、どのように塗られたかのタイムラプス映像を再構成する。我々はこれを自己回帰画像生成問題として定式化し、初期空白の「キャンバス」を反復的に更新する。モデルは、多くのペイントビデオのトレーニングによって、実際のアーティストから学習する。本手法では,テキストと領域理解を取り入れて絵画の「指示」を定義し,新しい拡散型レンダラーでキャンバスを更新する。この方法は、訓練された限られたアクリル様式の絵画を外挿し、幅広い芸術様式やジャンルのもっともらしい結果を示す。

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