纸质草稿图的半自动线稿生成算法

线稿生成是计算机辅助绘画流程中一个关键步骤.针对现有辅助软件中存在的自动生成效果差、通过"钢笔"或"铅笔"工具勾勒效率低的问题,提出一种半自动线稿生成算法.该算法的输入为经过扫描或拍摄得到的数字化草稿,首先经过笔画提取和矢量化等步骤自动生成初始线稿;然后通过基于笔画段的简单、便捷的用户交互式编辑得到最终线稿.通过用户调查的统计结果表明,文中算法能够生成满足启发性原则的、近似于"钢笔"勾勒方法得到的线稿,满足用户交互需求,并有效地减少了创作者所需花费的精力和时间,改进了计算机辅助绘画流程.

循环生成对抗网络的线稿图像自动提取

目的动漫制作中线稿绘制与上色耗时费力,为此很多研究致力于动漫制作过程自动化。目前基于数据驱动的自动化研究工作快速发展,但并没有一个公开的线稿数据集可供使用。针对真实线稿图像数据获取困难,以及现有线稿提取方法效果失真等问题,提出基于循环生成对抗网络的线稿图像自动提取模型。方法模型基于循环生成对抗网络结构,以解决非对称数据训练问题。然后将不同比例的输入图像及其边界图输入到掩码指导卷积单元,以自适应选择网络中间特征。同时为了进一步提升网络提取线稿的效果,提出边界一致性约束损失函数,确保生成结果与输入图像在梯度变化上的一致性。结果在公开的动漫彩色图像数据集Danbooru2018上,应用本文模型提取的线稿图像相比于现有线稿提取方法,噪声少、线条清晰且接近真实漫画家绘制的线稿图像。实验中邀请30名年龄在2025岁的用户,对本文以及其他4种方法提取的线稿图像进行打分。最终在30组测试样例中,本文方法提取的线稿图像被认为最佳的样例占总样例84%。结论通过在循环生成对抗网络中引入掩码指导单元,更加合理地提取彩色图像的线稿图像,并通过对已有方法提取效果进行用户打分证明,在动漫线稿图像提取中本文方法优于对比方法。此外,该模型不需要大量真实线稿图像训练数据,实验中仅采集1000幅左右真实线稿图像。模型不仅为后续动漫绘制与上色研究提供数据支持,同时也为图像边缘提取方法提供了新的解决方案。