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アイテム
顔画像のスワイプ操作による動画生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217346
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2173466120c191-5f16-46b8-90d5-f04c9d6f993a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
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公開日 | 2022-03-04 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 顔画像のスワイプ操作による動画生成 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
言語 | en | |||||||||
タイトル | Video generation by swiping a face image | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 深層学習ベース画像処理 | |||||||||
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 | ||||||||||
豊橋技術科学大学/株式会社サイバーエージェント | ||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||
en | ||||||||||
TUT | ||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||
en | ||||||||||
TUT / CyberAgent inc. | ||||||||||
著者名 |
西川, 隆盛
× 西川, 隆盛
× 栗山, 繁
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 近年,深層学習を用いて自然画像から動画を end-to-end に生成するのに,フレームを予測的に補間する手法などが提案されている.これらは動画の生成に複数の静止画が必要であるが,二枚以上の画像を入手できない場合には,一枚の画像から生成できることが望ましい.また,end-to-end な生成では動画中のオブジェクトの動きを直接制御できないので,ユーザの意図した動画の生成が困難である.この解決策として,ユーザが画像中で局所的に変化する部分の大きさと向きをスワイプ操作によって対話的に指定して,一枚の画像から確率的に動画を生成する手法(iPOKE)が提案されている.本報告では,この既存手法を直観的な顔アニメーションの生成に応用する場合の表現力と有効性を,ユーザ評価実験を通じて検証する. | |||||||||
論文抄録(英) | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | Recently, frame interpolations by prediction have been proposed for the end-to-end generation of videos from natural images using deep learning. These require multiple still images to generate a video, but it is desirable to generate a video from a single image when more than two images are not available. In addition, end-to-end generation does not allow direct control over the motion of objects in the video, making it difficult to generate a video intended by the user. A method for generating videos probabilistically from a single image (iPOKE) has been proposed to solve this problem. The user interactively specifies the size and orientation of locally changing parts in the image by swiping. In this study, we examine this existing method's expressive power and effectiveness when applied to the generation of intuitive facial animations through user evaluations. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN10100541 | |||||||||
書誌情報 |
研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG) 巻 2022-CG-185, 号 13, p. 1-6, 発行日 2022-03-04 |
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ISSN | ||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
収録物識別子 | 2188-8949 | |||||||||
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 |