无限长颈鹿游行：面向卡通绘制的表现性增强与复杂度层
图形学
2018-11-20 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
机器学习
摘要
本文探讨受小数据约束的创造性图像生成。为了部分自动化与特定设计师风格一致的卡通草图创作（在此情形下获取超大规模原始图像集不可能或成本过高），我们利用领域特定知识大幅降低对原始图像的需求，仅从九幅原始 drawings 出发创建出数量上无限多的卡通长颈鹿。我们为卡通草图引入“表现性增强”——即创造广泛且适于领域的变异的数学变换，其远超通常的仿射变换；并且我们展示，在绘制的时序阶段或“复杂度层”上训练的链式 GANs 模型，能够有效添加符合角色特征的细节，并以设计师风格完成新绘图。我们讨论了这些工具在纺织品、图形、建筑构件和室内设计等设计流程中的应用。
引用
@article{arxiv.1811.07023,
title = {An Infinite Parade of Giraffes: Expressive Augmentation and Complexity Layers for Cartoon Drawing},
author = {K. G. Greene},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.07023},
year = {2018}
}