通过学习笔画的偏移属性来细化笔画，实现笔画级别的灵活素描编辑
计算机视觉与模式识别
2026-02-03 v1
摘要
笔画级别的素描编辑旨在通过笔画扩展或替换将源笔画移植到目标素描上，同时保持与目标素描的语义一致性和视觉保真度。近期研究通过在合适的画布位置重新定位源笔画来解决此问题。然而，由于源笔画在大小和方向上可能存在显著差异，仅通过重新定位而不进行进一步调整就可能无法产生合理的素描编辑结果。例如，在没有适当缩放的情况下将过大的源笔画锚定到目标上，将无法产生语义连贯的结果。本文提出了 SketchMod，通过变换来细化源笔画以与目标素描的模式对齐，从而实现笔画级别的灵活素描编辑。由于源笔画的细化受目标素描模式的约束，我们从源笔画学习三个关键偏移属性 (尺度、方向和位置)，并通过以下方式与目标对齐：1) 通过尺度调整以匹配空间比例，2) 通过方向旋转以对齐局部几何，3) 通过位移以满足语义布局。此外，可通过暴露的捕获笔画属性来精确控制素描编辑中的笔画轮廓。实验结果表明，SketchMod 在笔画级别的素描编辑中实现了精确和灵活的性能。
引用
@article{arxiv.2602.00489,
title = {Refining Strokes by Learning Offset Attributes between Strokes for Flexible Sketch Edit at Stroke-Level},
author = {Sicong Zang and Tao Sun and Cairong Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.00489},
year = {2026}
}
备注
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