C2GANを用いたランドマークに基づくアニメキャラクタの顔画像自動生成手法
| Language | Japanese |
|---|---|
| Type | Proceedings of Japanese Conferences |
| Authors | Junki Oshiba, Motoi Iwata, Koichi Kise |
| Title | C2GANを用いたランドマークに基づくアニメキャラクタの顔画像自動生成手法 |
| Journal | 第3回コミック工学研究会 |
| Reviewed | Not reviewed |
| Presentation type | Oral |
| Date | March 2020 |
| Research fields | Comic Computing, Deep Learning |
| URL | https://drive.google.com/file/d/18djOH5bNTPRTwC3j1X7NM50yN0Dc8er6/view |
| Key | Oshiba2020_WSb (id=1816) |
Abstract
近年、アニメーションが付与された「動く漫画」が登場している。しかしながらアニメーションの作成には手間と時間がかかるため、「動く漫画」化されているのは一部の作品に限られている。本研究では、表情変化のアニメーションを自動生成することを目的とし、C2GANを用いてランドマークに基づく顔画像を生成する手法を提案する。アニメ動画から作成したデータセットを用いてC2GANを学習することで提案を実現し、提案手法の有効性を示す。
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