論文の概要: MG-Gen: Single Image to Motion Graphics Generation with Layer Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02361v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 07:52:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:55:18.869198
• Title: MG-Gen: Single Image to Motion Graphics Generation with Layer Decomposition
• Title（参考訳）: MG-Gen: 層分解によるシングルイメージ・モーショングラフィクス生成
• Authors: Takahiro Shirakawa, Tomoyuki Suzuki, Daichi Haraguchi,
• Abstract要約: MG-Genは単一の画像からベクトル形式でデータを再構成する。 テキストの可読性と入力整合性を保ちながら動作図を生成することを実験的に確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
• License:
• Abstract: General image-to-video generation methods often produce suboptimal animations that do not meet the requirements of animated graphics, as they lack active text motion and exhibit object distortion. Also, code-based animation generation methods typically require layer-structured vector data which are often not readily available for motion graphic generation. To address these challenges, we propose a novel framework named MG-Gen that reconstructs data in vector format from a single raster image to extend the capabilities of code-based methods to enable motion graphics generation from a raster image in the framework of general image-to-video generation. MG-Gen first decomposes the input image into layer-wise elements, reconstructs them as HTML format data and then generates executable JavaScript code for the reconstructed HTML data. We experimentally confirm that \ours{} generates motion graphics while preserving text readability and input consistency. These successful results indicate that combining layer decomposition and animation code generation is an effective strategy for motion graphics generation.
• Abstract（参考訳）: 一般的な画像から映像への生成法は、アクティブなテキストの動きが欠如し、オブジェクトの歪みを示すため、アニメーショングラフィックスの要求を満たすような、最適でないアニメーションを生成することが多い。 また、コードベースのアニメーション生成法は一般的に、モーショングラフィック生成では容易に利用できない階層構造ベクターデータを必要とする。 これらの課題に対処するために,1つのラスタ画像からベクトル形式でデータを再構成し,ラスタ画像からのモーショングラフィックス生成を可能にする,MG-Genという新しいフレームワークを提案する。 MG-Genはまず、入力画像を階層的な要素に分解し、それらをHTMLフォーマットデータとして再構成し、再構成したHTMLデータに対して実行可能なJavaScriptコードを生成する。 テキストの可読性と入力一貫性を保ちながら, \ours{} がモーショングラフィックスを生成することを実験的に確認した。 これらの結果から,レイヤ分解とアニメーションコード生成の組み合わせが,モーショングラフィック生成に有効な戦略であることが示唆された。

関連論文リスト

• Scene Graph Disentanglement and Composition for Generalizable Complex Image Generation [44.457347230146404]
  我々は、複雑な画像生成に強力な構造化表現であるシーングラフを利用する。 本稿では,変分オートエンコーダと拡散モデルの生成能力を一般化可能な方法で活用する。 本手法は,テキスト,レイアウト,シーングラフに基づいて,近年の競合より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T07:02:46Z)
• Alignment is All You Need: A Training-free Augmentation Strategy for Pose-guided Video Generation [19.408715783816167]
  生成された映像シーケンスが参照画像の微妙さを確実に保持する訓練不要のフレームワークを導入する。 我々は、骨格と動きの先行情報をポーズ情報から切り離し、アニメーション生成の正確な制御を可能にする。 提案手法は,大規模なデータセットや高価な計算資源を必要とせず,映像生成の質を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T13:08:12Z)
• LASER: Tuning-Free LLM-Driven Attention Control for Efficient Text-conditioned Image-to-Animation [52.16008431411513]
  LASERは、チューニング不要のLCM駆動のアテンションコントロールフレームワークである。 テキスト条件付きイメージ・トゥ・アニメーションベンチマークを提案し,その有効性と有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T07:13:56Z)
• MULAN: A Multi Layer Annotated Dataset for Controllable Text-to-Image Generation [54.64194935409982]
  44K MUlti-Layer-wise RGBA 分解からなる新しいデータセット MuLAn を紹介する。 MuLAnは、高品質な画像のインスタンス分解と空間情報を提供する最初のフォトリアリスティックなリソースである。 我々は,新しい生成・編集技術,特にレイヤワイドソリューションの開発を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T14:58:00Z)
• MotionVideoGAN: A Novel Video Generator Based on the Motion Space Learned from Image Pairs [16.964371778504297]
  我々は、事前訓練された画像ペア生成器によって学習された動き空間に基づいて、動画を合成する新しいビデオジェネレータであるMotionVideoGANを紹介する。 モーションコードは、編集された画像が同じ内容を共有するため、モーション空間内の画像を編集するのに役立ちます。 提案手法は,未条件のビデオ生成評価に使用される最も複雑なビデオデータセットであるUCF101に対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T05:52:13Z)
• Towards Layer-wise Image Vectorization [57.26058135389497]
  画像をSVGに変換し,画像トポロジを同時に維持するためのレイヤワイズ画像ベクトル化(LIVE)を提案する。 Liveは、人間の視点にセマンティックに整合した階層構造を持つコンパクトなフォームを生成する。 Liveは、デザイナの両方のために編集可能なSVGを起動し、他のアプリケーションで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T17:55:02Z)
• Language Models Can See: Plugging Visual Controls in Text Generation [48.05127160095048]
  本稿では,生成プロセスにおいて視覚制御をプラグインする,MAGICと呼ばれる学習不要のフレームワークを提案する。 MAGICは、既製のLM(GPT-2)と画像グラウンドドテキスト生成のための画像テキストマッチングモデル(CLIP)を直接組み合わせた、プラグアンドプレイのフレームワークである。 ゼロショット画像キャプションの課題に対して、MAGICは最先端の手法を顕著なマージンで上回り、27倍のデコードスピードアップを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T13:56:18Z)
• A Good Image Generator Is What You Need for High-Resolution Video Synthesis [73.82857768949651]
  現代画像生成装置を用いて高解像度映像のレンダリングを行うフレームワークを提案する。 我々は,映像合成問題を,予め訓練された固定された画像生成装置の潜時空間における軌跡の発見とみなす。 本稿では,コンテンツや動きが絡み合っている所望の軌跡を検出するモーションジェネレータを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T15:38:41Z)
• First Order Motion Model for Image Animation [90.712718329677]
  画像アニメーションは、駆動ビデオの動きに応じて、ソース画像内のオブジェクトがアニメーションされるように、ビデオシーケンスを生成する。 我々のフレームワークは、アニメーションする特定のオブジェクトに関するアノテーションや事前情報を使わずに、この問題に対処します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-29T07:08:56Z)

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。