Aprendendo a Cartoonizar Usando Representações de Desenho Animado de Caixa-Branca

Este artigo apresenta uma abordagem para a cartoonização de imagens. Ao observar o comportamento de pintura de desenhos animados e consultar artistas, propomos identificar separadamente três representações de caixa-branca a partir de imagens: a representação de superfície, que contém a superfície suave das imagens de desenho animado; a representação de estrutura, que se refere aos blocos de cores esparsos e ao conteúdo global achatado no fluxo de trabalho em estilo celuloide; e a representação de textura, que reflete texturas de alta frequência, contornos e detalhes em imagens de desenho animado. Uma estrutura de Generative Adversarial Network (GAN) é utilizada para aprender as representações extraídas e cartoonizar imagens. Os objetivos de aprendizado do nosso método baseiam-se separadamente em cada uma das representações extraídas, tornando nossa estrutura controlável e ajustável. Isso permite que nossa abordagem atenda aos requisitos dos artistas em diferentes estilos e diversos casos de uso. Comparações qualitativas e análises quantitativas, bem como estudos com usuários, foram realizados para validar a eficácia dessa abordagem, e nosso método supera métodos anteriores em todas as comparações. Por fim, o estudo de ablação demonstra a influência de cada componente em nossa estrutura.