@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00191871,
 author = {遠藤, 結城 and 金森, 由博 and 栗山, 繁},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2018}
}