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MIRU2022で1件発表します

  • 執筆者の写真: 達夫 四倉
    達夫 四倉
  • 2022年7月25日
  • 読了時間: 1分
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MIRU2022 で1件発表します．


タイトル：Few-shot patch-based learningに基づく半自動彩色パイプライン


著者：前島謙宣 (株式会社オー・エル・エム・デジタル/株式会社IMAGICA GROUP), 久保尋之 (千葉大), 品川政太朗 (NAIST), 舩冨卓哉 (NAIST), 四倉達夫 (株式会社オー・エル・エム・デジタル/株式会社IMAGICA GROUP), 中村哲 (NAIST), 向川康博 (NAIST)


概要：アニメ制作における彩色作業の効率化は，最終的な作品のクオリティを上げるためにも重要である．本デモ発表では，Few-shot patch-based　learningに基づくアニメ線画に対する半自動彩色パイプラインを紹介する．既存のワークフローで必ず作成される少数の線画と彩色画像のみを用い，短時間のうちに対象とするカットに特化した彩色モデルを学習し彩色する．発表では，作品制作において本パイプラインを試用した結果についても紹介する．

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