論文の概要: Differentiable Stroke Planning with Dual Parameterization for Efficient and High-Fidelity Painting Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02752v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 05:52:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.337947
• Title: Differentiable Stroke Planning with Dual Parameterization for Efficient and High-Fidelity Painting Creation
• Title（参考訳）: 高速かつ高忠実な塗装創製のためのデュアルパラメータ化による微分ストローク計画
• Authors: Jinfan Liu, Wuze Zhang, Zhangli Hu, Zhehan Zhao, Ye Chen, Bingbing Ni,
• Abstract要約: ストロークベースのレンダリングでは、離散的なストローク配置のため、検索手法は局所的なミニマに閉じ込められることが多い。 本稿では, 離散ポリラインと連続ベジエ制御点を双方向マッピング機構を介して結合する双対表現を提案する。 局所勾配はグローバルなストローク構造を洗練させるが、コンテント対応ストローク提案は、ローカルな最適化の貧弱さを避けるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.43558388241004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In stroke-based rendering, search methods often get trapped in local minima due to discrete stroke placement, while differentiable optimizers lack structural awareness and produce unstructured layouts. To bridge this gap, we propose a dual representation that couples discrete polylines with continuous Bézier control points via a bidirectional mapping mechanism. This enables collaborative optimization: local gradients refine global stroke structures, while content-aware stroke proposals help escape poor local optima. Our representation further supports Gaussian-splatting-inspired initialization, enabling highly parallel stroke optimization across the image. Experiments show that our approach reduces the number of strokes by 30-50%, achieves more structurally coherent layouts, and improves reconstruction quality, while cutting optimization time by 30-40% compared to existing differentiable vectorization methods.
• Abstract（参考訳）: ストロークベースのレンダリングでは、探索法は離散的なストローク配置によって局所的なミニマに閉じ込められることが多いが、微分可能なオプティマイザは構造的認識を欠き、非構造的レイアウトを生成する。 このギャップを埋めるために、双方向マッピング機構を介して離散ポリラインと連続ベジエ制御点を結合する双対表現を提案する。 局所勾配はグローバルなストローク構造を洗練させるが、コンテント対応ストローク提案は、ローカルな最適化の貧弱さを避けるのに役立つ。 我々の表現はさらにガウススプラッティングにインスパイアされた初期化をサポートし、画像全体にわたって高い並列ストローク最適化を可能にする。 実験の結果,既存の微分ベクトル化法と比較して,提案手法はストローク数を30～50%削減し,構造的に整合性のあるレイアウトを実現し,最適化時間を30～40%短縮する。

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