論文の概要: Shape2Animal: Creative Animal Generation from Natural Silhouettes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20616v1
- Date: Wed, 25 Jun 2025 17:04:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.867827
- Title: Shape2Animal: Creative Animal Generation from Natural Silhouettes
- Title（参考訳）: Shape2Animal:天然のシルエットから創造的な動物生成
- Authors: Quoc-Duy Tran, Anh-Tuan Vo, Dinh-Khoi Vo, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le,
- Abstract要約: 本稿では, 雲, 石, 炎などの自然物シルエットを可塑性動物形として再解釈するためのShape2Animalフレームワークを提案する。
我々の自動フレームワークはまずオープン語彙セグメンテーションを行い、オブジェクトシルエットを抽出し、意味的に適切な動物概念を解釈する。
次に、入力形状に適合した動物画像を合成し、テキストと画像の拡散モデルを利用して、それを元のシーンにシームレスにブレンドする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.338537127280402
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Humans possess a unique ability to perceive meaningful patterns in ambiguous stimuli, a cognitive phenomenon known as pareidolia. This paper introduces Shape2Animal framework to mimics this imaginative capacity by reinterpreting natural object silhouettes, such as clouds, stones, or flames, as plausible animal forms. Our automated framework first performs open-vocabulary segmentation to extract object silhouette and interprets semantically appropriate animal concepts using vision-language models. It then synthesizes an animal image that conforms to the input shape, leveraging text-to-image diffusion model and seamlessly blends it into the original scene to generate visually coherent and spatially consistent compositions. We evaluated Shape2Animal on a diverse set of real-world inputs, demonstrating its robustness and creative potential. Our Shape2Animal can offer new opportunities for visual storytelling, educational content, digital art, and interactive media design. Our project page is here: https://shape2image.github.io
- Abstract（参考訳）: 人間は、パリドリアとして知られる認知現象である曖昧な刺激において意味のあるパターンを知覚するユニークな能力を持っている。
本稿では,雲や石,炎などの自然物シルエットを可塑性動物形として再解釈することで,この想像力を模倣するShape2Animalフレームワークを提案する。
我々の自動フレームワークは、まずオープン語彙セグメンテーションを行い、オブジェクトシルエットを抽出し、視覚言語モデルを用いて意味的に適切な動物概念を解釈する。
次に、入力形状に適合した動物画像を合成し、テキストと画像の拡散モデルを利用して、元のシーンにシームレスにブレンドし、視覚的に一貫性のある空間的に一貫した合成を生成する。
実世界の多様な入力に対してShape2Animalを評価し,その堅牢性と創造性を実証した。
われわれのShape2Animalは、ビジュアルストーリーテリング、教育コンテンツ、デジタルアート、インタラクティブメディアデザインの新しい機会を提供する。
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