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#88
summarized by : Yosuke Shinya
どんな論文か?
アーティストの筆致(太さ、変形、色、テクスチャ)を反映したスタイルで、3次元形状の輪郭を出力する。
微分可能ベクターレンダラーを用いており、ラスター形式の線画での学習で、ベクター形式の線画を出力できる。
訓練用の線画が1枚だけで済むよう、複数スケールのランダムクロップでデータ増幅を行う。
新規性
純粋な画像ベース手法と異なり、3次元形状と2次元筆致の幾何表現を用いることで、輪郭を維持しながら形状・テクスチャを転移できる。どの既存手法も、事例ベース学習、スタイル付与、微分可能レンダリング、ラスター形式入力、ベクター形式出力のいずれかを満たさない。
結果
定性評価、定量評価(LPIPS、FID)で既存手法より良い。
どちらの結果が訓練画像のスタイルに近いかを答えさせるユーザー調査では、既存手法より良いどころか、アーティストに匹敵する。
その他(なぜ通ったか?等)
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