可自动为动画中的线条图着色技术:通过仅需对一帧进行手动彩色化,算法便能自动将颜色传播到后续的所有帧

可自动为动画中的线条图着色技术:通过仅需对一帧进行手动彩色化,算法便能自动将颜色传播到后续的所有帧

本文介绍了一种新的学习方法,用于自动给手绘动画上色。传统的上色方法需要手动对每个线条所围成的区域进行上色,非常耗时且繁琐。而本文提出的方法则通过学习线条之间的包含关系,来实现更加精细和准确的上色效果。

具体而言,本文的方法采用了两个阶段的估计模块。首先是粗糙的颜色扭曲模块,用于将参考帧中的颜色通过对齐线条特征传递到目标帧。然后是包含匹配模块,用于理解线条之间的包含关系,并根据这些关系进行更精细的上色。

为了训练这个网络,作者还开发了一个名为PaintBucket-Character的数据集,其中包含了各种3D角色的渲染线稿和上色后的对应图像。

通过大量的实验证明,本文的方法在上色效果上比现有技术更加有效和优越。然而,该方法仍然存在一些局限性,如对于动画中的大变形和遮挡情况处理不够理想。总体而言,这项研究为自动上色技术提供了一种新的学习方法,并展示了其在手绘动画上的潜力和优势。

项目地址:

https://ykdai.github.io/projects/InclusionMatching

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