論文の概要: Multi-Object Sketch Animation by Scene Decomposition and Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19351v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 05:00:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:33.385295
• Title: Multi-Object Sketch Animation by Scene Decomposition and Motion Planning
• Title（参考訳）: シーン分解とモーションプランニングによるマルチオブジェクトスケッチアニメーション
• Authors: Jingyu Liu, Zijie Xin, Yuhan Fu, Ruixiang Zhao, Bangxiang Lan, Xirong Li,
• Abstract要約: MoSketchは、マルチオブジェクトのスケッチアニメーションへの先駆的な一歩を踏み出し、将来の研究と応用のための新たな道を開く。 単一対象から多対象スケッチアニメーションへ移行する2つの課題を要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.124628743276691
• License:
• Abstract: Sketch animation, which brings static sketches to life by generating dynamic video sequences, has found widespread applications in GIF design, cartoon production, and daily entertainment. While current sketch animation methods perform well in single-object sketch animation, they struggle in multi-object scenarios. By analyzing their failures, we summarize two challenges of transitioning from single-object to multi-object sketch animation: object-aware motion modeling and complex motion optimization. For multi-object sketch animation, we propose MoSketch based on iterative optimization through Score Distillation Sampling (SDS), without any other data for training. We propose four modules: LLM-based scene decomposition, LLM-based motion planning, motion refinement network and compositional SDS, to tackle the two challenges in a divide-and-conquer strategy. Extensive qualitative and quantitative experiments demonstrate the superiority of our method over existing sketch animation approaches. MoSketch takes a pioneering step towards multi-object sketch animation, opening new avenues for future research and applications. The code will be released.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックなビデオシーケンスを生成することで、静的なスケッチを人生にもたらすSketchアニメーションは、GIFデザイン、漫画制作、日々のエンターテイメントに広く応用されている。 現在のスケッチアニメーションはシングルオブジェクトのスケッチアニメーションではうまく機能するが、マルチオブジェクトのシナリオでは苦労する。 これらの失敗を解析することにより、単目的から多目的のスケッチアニメーションへ移行する2つの課題を要約する。 マルチオブジェクトスケッチアニメーションでは,Score Distillation Sampling (SDS) による反復最適化に基づくMoSketchを提案する。 本研究では, LLMに基づくシーン分解, LLMに基づくモーションプランニング, モーションリファインメントネットワーク, 合成SDSの4つのモジュールを提案する。 大規模な定性的,定量的な実験により,既存のスケッチアニメーション手法よりも優れた手法が示された。 MoSketchは、マルチオブジェクトのスケッチアニメーションへの先駆的な一歩を踏み出し、将来の研究と応用のための新たな道を開く。 コードはリリースされます。

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