色と動き情報の学習による静止画像からのシネマグラフ生成

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-10-31
• タイトル: 色と動き情報の学習による静止画像からのシネマグラフ生成
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般セッション1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者名: 遠藤, 結城; 金森, 由博; 栗山, 繁
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: シネマグラフは，画像中の一部の領域のみが動くループアニメーションであり，コンテンツをアーティスティックに表現できる．一般にシネマグラフの制作は，動画を入力として用意することに加え，変化領域の指定や自然なループ生成のためのユーザ入力など，手間のかかる作業を要する．そこで本研究は 1 枚の静止画像を対象に，最小限のユーザ入力で自然なシネマグラフを生成することを目的とする．ニューラルネットワークにもとづく動画生成モデルはこれまで数多く研究されてきたが，高解像度で多様なアニメーションを生成するのは未だ挑戦的な課題である．提案手法では，動画中のアニメーションを，動きと色の変化の 2 つの要素に分解して考え，2 種類のニューラルネットワークモデルにこれらを別々に学習させる．各モデルには画像を直接生成させるわけではなく，入力画像を変換するための色変換マップと流れ場を予測させ，これらに正則化をかけることで，モデルの汎化性能を向上させる．これにより，既存手法よりも格段に高解像度で，長く滑らかなアニメーションを実現する．さらにユーザは，低次元の潜在変数によって出力を制御しながら，多様なアニメーションを生成できる．既存手法との比較を通して，提案手法の有効性を検証する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628338
• 書誌情報: 研究報告デジタルコンテンツクリエーション（DCC）; 巻 2018-DCC-20, 号 2, p. 1-8, 発行日 2018-10-31
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8868
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会