論文の概要: OnomatoBridge: Onomatopoeia Translation and Rendering Pipeline in Manga
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21199v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 01:28:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.817128
- Title: OnomatoBridge: Onomatopoeia Translation and Rendering Pipeline in Manga
- Title（参考訳）: オノマトブリッジ:マンガのオノマトペ翻訳とレンダリングパイプライン
- Abstract要約: 視覚性オノマトピア翻訳のためのフィルタパイプラインであるオノマトブリッジについて紹介する。
マンガ109オノマトペアデータセットを用いて,日本語から英語へのオノマトブリッジの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.783804401610016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Manga is a comic drawn by black and white paints gaining popularity around the world. Onomatopoeia in Manga specifically appeals to the audience with its unique visual styles, which convey sound, motion, and emotion. Visual onomatopoeia translation requires the clean replacement of Japanese onomatopoeia with onomatopoeia in the other language while preserving their visual style. Existing approaches often produce residual artifacts or style inconsistency when removing the Japanese onomatopoeia and rendering stylized English onomatopoeia. To approach these problems, we present OnomatoBridge, a filtering pipeline for visual onomatopoeia translation. We evaluate OnomatoBridge from Japanese to English on the Manga109 onomatopoeia dataset and compare it with baseline image editing models. Experimental results show that the filtered outputs by the proposed method outperform those of conventional methods. OnomatoBridge improves English text correctness by roughly 10 to 25 points and reduces residual Japanese text by about 20 to 50% in relative terms.
- Abstract（参考訳）: マンガ(Manga)は、白黒の絵が描いた漫画で、世界中で人気を博している。
マンガのオノマトペは、音、動き、感情を伝える独特の視覚スタイルを観客にアピールしている。
視覚性オノマトペの翻訳には、日本語のオノマトペを他の言語のオノマトペにきれいに置き換えると同時に、その視覚的スタイルを保っている必要がある。
現存するアプローチは、日本語のオノマトペを除去したり、英語のオノマトペをスタイル化したりする際に、遺物やスタイルの矛盾を生じることが多い。
これらの問題に対処するために,視覚性オノマトピア翻訳のためのフィルタパイプラインであるオノマトブリッジを提案する。
マンガ109オノマトペアデータセットを用いて,日本語から英語へのオノマトブリッジの評価を行い,ベースライン画像編集モデルと比較した。
実験結果から,提案手法によるフィルタ出力は従来手法よりも優れていたことがわかった。
OnomatoBridgeは、英語のテキストの正しさを約10から25ポイント改善し、残余の日本語のテキストを約20から50%削減する。
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