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Paper Session

タイトル：Continual Few-shot Patch-based Learning for Anime-style Colorization

発表者：Akinobu Maejima (OLM Digital, IMAGICA GROUP), Seitaro Shinagawa(NAIST), Hiroyuki Kubo (Chiba University), Takuya Funatomi (NAIST),Tatsuo Yotsukura (OLM Digital, IMAGICA GROUP), Satoshi Nakamura,Yasuhiro Mukaigawa (NAIST)

概要：アニメの線画の自動彩色は、制作パイプラインの効率化における課題の一つとなっています。深層ニューラルネットワークの最近の進歩により、この問題に対処する手法が提案されていますが、全く新しいアニメ作品の彩色作業が始まる前に、彩色対象の画像を多数収集することは不可能であり、深層ニューラルネットワークの利用を妨げる障害となっていました。本発表ではアニメ調の彩色のための新しいパッチベースの学習手法を提案します。この学習手法は、アニメの線画の特性に応じた効率的なパッチサンプリング技術、位置埋め込み、アーティストによって彩色された新しいサンプルを使用して彩色モデルを連続的に更新する継続的な学習戦略から成ります。私たちの手法の利点は、わずかな数の彩色前後の線画を使用して彩色モデルをゼロから学習するか、継続的に事前学習された重みを使用することができる点にあります。学習に用いられる線画は従来の彩色作業においてアーティストによって自然に作成されるため、提案手法は既存の制作パイプラインに容易に組み込むことができます。定量的な評価を通じて、提案手法が最先端の手法を上回ることを実証しました。

タイトル： トゥーンシェーディング技術の発展――アニメから始まりアニメを超えて――

著者： 安生健一

あらまし： トゥーンシェーディングとは，３次元CGで表される表示対象に対して手描きアニメ風（セルルック）の陰影付けをすることを意味します．手描きアニメの中に３次元モデルを違和感なく登場させるハイブリッドアニメに必須となる表現です．本稿では，まずトゥーンシェーディングに関する基本的な考え方と歴史，更には実用上の問題点と解決事例について述べます．トゥーンシェーディングおよび関連する技術の進化や多様化についても，昨今のGPU及びAI（深層学習的アプローチ）を用いた2，3の事例とともに考察します．