深度学习的二维动画视觉领域修复综述

传统二维动画是一种具有独特风格的影像作品,其制作方式和画面特征与现实场景的影像存在很大差异。传统二维动画通常需要逐帧绘制图片,并保存为位图。但是二维动画在存储、传输和播放过程中,可能会出现画质退化、分辨率不足、时序不连续等问题。随着深度学习技术的发展,基于深度学习的方法在动画修复领域得到了广泛应用。对基于深度学习的二维动画修复进行了全面总结。首先,调研了目前与动画相关的数据集,明确了深度学习在动画修复领域已有的数据支撑以及动画数据集建立的瓶颈。其次,通过调研和测试动画画质修复与动画视频插帧的深度学习算法,找出了目前动画修复的关键点与难点,介绍了一些针对动画画面特征设计的保证动画帧间一致性的方法,为动画视频的修复提供了思路。然后,通过分析现有图像质量评价方法对动画影像的有效性,找到能合理评价和指导动画修复结果的指标。最终,根据上述分析,阐明了动画相关修复任务中面临的挑战,并提出了未来深度学习在动画修复领域的发展方向。