論文の概要: Generative AI for Cel-Animation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06250v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 20:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 17:24:51.468419
• Title: Generative AI for Cel-Animation: A Survey
• Title（参考訳）: セルアニメーションのためのジェネレーティブAI:サーベイ
• Authors: Yunlong Tang, Junjia Guo, Pinxin Liu, Zhiyuan Wang, Hang Hua, Jia-Xing Zhong, Yunzhong Xiao, Chao Huang, Luchuan Song, Susan Liang, Yizhi Song, Liu He, Jing Bi, Mingqian Feng, Xinyang Li, Zeliang Zhang, Chenliang Xu,
• Abstract要約: GenAIは、技術的障壁を低くし、アクセシビリティを拡大し、アーティストがクリエイティブな表現と芸術的革新に集中できるようにすることによって、伝統的なアニメーションに革命をもたらしている。 その可能性にもかかわらず、一貫性の維持、スタイリスティックな一貫性の確保、倫理的配慮への対処といった問題は引き続き課題を提起している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.19745109954743
• License:
• Abstract: Traditional Celluloid (Cel) Animation production pipeline encompasses multiple essential steps, including storyboarding, layout design, keyframe animation, inbetweening, and colorization, which demand substantial manual effort, technical expertise, and significant time investment. These challenges have historically impeded the efficiency and scalability of Cel-Animation production. The rise of generative artificial intelligence (GenAI), encompassing large language models, multimodal models, and diffusion models, offers innovative solutions by automating tasks such as inbetween frame generation, colorization, and storyboard creation. This survey explores how GenAI integration is revolutionizing traditional animation workflows by lowering technical barriers, broadening accessibility for a wider range of creators through tools like AniDoc, ToonCrafter, and AniSora, and enabling artists to focus more on creative expression and artistic innovation. Despite its potential, issues such as maintaining visual consistency, ensuring stylistic coherence, and addressing ethical considerations continue to pose challenges. Furthermore, this paper discusses future directions and explores potential advancements in AI-assisted animation. For further exploration and resources, please visit our GitHub repository: https://github.com/yunlong10/Awesome-AI4Animation
• Abstract（参考訳）: 従来のセルロイド(セル)アニメーション生産パイプラインは、ストーリーボード、レイアウトデザイン、キーフレームアニメーション、インベントワイニング、カラー化など、多くの重要なステップを網羅している。 これらの課題は、Cel-Animationプロダクションの効率性とスケーラビリティを歴史的に妨げてきた。 生成人工知能(GenAI)の台頭は、大規模な言語モデル、マルチモーダルモデル、拡散モデルを含むもので、フレーム生成、色付け、ストーリーボード作成などのタスクを自動化することで革新的なソリューションを提供する。 この調査では、GenAI統合が、技術的障壁を低くすることで、従来のアニメーションワークフローに革命をもたらし、AniDoc、ToonCrafter、AniSoraといったツールを通じて、幅広いクリエーターへのアクセシビリティを拡大し、アーティストがクリエイティブな表現と芸術的革新に集中できるようにする方法について調査する。 その可能性にもかかわらず、視覚的一貫性の維持、スタイリスティックな一貫性の確保、倫理的配慮への対処といった問題は引き続き課題を提起している。 さらに,本稿では,AI支援アニメーションの今後の方向性について論じ,今後の発展の可能性を探る。 さらなる調査とリソースについては、GitHubリポジトリを参照してほしい。

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