基于生成对抗网络的漫画草稿图简化

卢倩雯 陶青川 赵娅琳 刘蔓霄

漫画中的线条是构成整张图的重要部分,如何合理的将草稿中凌乱的线条进行增减、组合,是计算机草图简化的关键.大多数漫画家在绘制草稿时,主要目的是快速地在图纸上确定画面的整体结构、人物的大致形象和动作,这使得草稿图上的线条更加凌乱与不确定.在草稿图完成之后,漫画家们需要在凌乱的草稿图的基础上,勾勒出线条准确、干净的线稿图.在这个过程中,随着草稿图的复杂度的增加,漫画工作者的工作量也会成倍的提升,付出更多的时间和精力.因此,通过训练好的神经网络,自动合理地简化潦草的线条,生成漫画工作者们所需要的线稿图,将大大提升漫画绘制的工作效率,极大地减轻工作者的负担.

在本文之前,已经出现了一些草稿简化的算法以及基于深度学习的图像处理算法[1−10].文献[3−5]提出的草稿简化算法,核心在于删减掉画面中多余的线条;文献[6]提出的基于距离和拓扑理论合并线条的算法,文献[7]提出的基于线条与线条间的多个几何关系的约束的简化算法,都是通过修改线条的形状来达到草图简化的目的,文献[8]利用训练图中的线条之间的几何关系进行监督线条聚类来获得简化图;文献[9]提出基于封闭感知的草图简化方法,通过语义分析线条之间产生的封闭区域,再对区域进行处理来达到简化草图的目的.草图简化最新的方法是Simo-Serra等[10]提出的基于卷积神……