2 0 0 0 OA トーン特徴量を損失関数に用いたcGANでのトーン貼り
- 著者
- 坪田 亘記 相澤 清晴
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)
- 巻号頁・発行日
- 2019-04-08
トーン貼りは漫画制作における工程の一つであり,トーン貼りの自動化には需要がある.本研究では,漫画のキャラクターの自動でのトーン貼りに取り組む.トーンには特有のパターンがあるため,トーン貼りは難しい.L1 lossや perceptual lossと組み合わせるような通常のconditonal generative adversarial network (cGAN) では,トーンのパターンの学習は難しい.トーンのパターンを考慮したトーン貼りを実現するため,我々はcGANにトーン特徴量を用いた損失関数を導入する.トーン特徴量を用いた損失関数は,目標の画像と生成画像のトーン特徴量間の距離を計算したものである.Manga109に登場する2人のキャラクターについて実験を行い,提案手法がベースラインの手法よりも同等以上に見た目が良い結果になることを示した.
1 0 0 0 OA キャラクター顔特徴量の個別漫画への適応手法
本研究では個別の漫画でのキャラクターの分類を目的とする.キャラクターの顔とコマのバウンディングボックスが与えられているという条件で,深層距離学習によって個別の漫画への適応した特徴量を作成してクラスタリングを行う手法を提案する.深層距離学習に必要な正ペアと負ペアを,漫画特有の性質である同じキャラクターは近くのページやコマに登場しやすく,同一のコマに現れるキャラクターはほぼ異なるという性質を考慮して推測する.個別の漫画に適応したことによりクラスタリングが改善した.