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素描人:学习创建专业草图( SketchMan: Learning to Create Professional Sketches )
J Li N Gao T Shen W Zhang T Mei H Ren
在草图识别、合成和基于草图的图像检索等多个领域中,人们对人工草图进行了研究。我们提出了一种定义在不适定空间的新的挑战性任务草图增强(SE),即将非专业草图(NPS)增强为专业草图(PS),这是一种不同于草图抽象、草图完成和草图变异的创造性生成任务。第一次,我们发布了一个数据库的NP与PS的动漫角色。我们将草图增强归结为一个图像到图像的平移问题,利用草图域与相应的密集或稀疏像素域之间的关系。具体地,我们探讨了基于条件生成对抗网络(cGAN)的三种不同的例程,即草图-草图(SS)、草图-着色-草图(SCS)和草图-抽象-草图(SAS)。SS是一个直接将NPS映射到PS的单阶段模型,而SCS和SAS是两阶段模型,其中涉及辅助输入,灰度分析和形状分析。在草图领域和其他低级特征领域中,使用多个度量来评估模型的性能。通过对实验的定量和定性分析,我们建立了坚实的基线,我们希望这能鼓励对这项任务进行更多的研究。我们的数据集可通过https://github.com/lcxcuc/sketchman2020公开获取。
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