期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
Cross-CNN:基于CNN和Transformer混合模型的动画跨帧线稿着色算法
被引量：
1
1
作者
余毅丰
钱江波
+2 位作者
严迪群
王翀
董理
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2491-2502,共12页
对长序列的动画线稿帧进行着色是计算机视觉中一项具有挑战性的任务.一方面,线稿中包含的信息较为稀疏,需要着色算法对缺失的信息进行推断;另一方面,连续帧之间的色彩需要保持一致,以确保整个视频的视觉质量.现有的着色算法多数只针对...
对长序列的动画线稿帧进行着色是计算机视觉中一项具有挑战性的任务.一方面,线稿中包含的信息较为稀疏,需要着色算法对缺失的信息进行推断;另一方面,连续帧之间的色彩需要保持一致,以确保整个视频的视觉质量.现有的着色算法多数只针对单张图片进行着色,这类算法只给出一个开放性的符合合理范围的色彩结果,无法适用于帧序列着色.另一些基于参考帧的着色算法,并没有将2帧之间的关系有机地联系起来,导致着色效果不够出色.在同一镜头序列中,同一对象的特征往往不会发生太大变化,因此,可以设计一个根据给定参考帧,即可给线稿自动着色的模型.为此,本文提出了基于CNN(Convolutional Neural Networks)和Transformer相结合的模型Cross-CNN,该模型能够从参考帧中寻找并匹配颜色,从而保证时间维度上的特征一致性.Cross-CNN模型参考帧和线稿帧在通道维度叠加,输入预训练的Resnet50网络提取局部融合特征,将融合特征图传给Transformer结构进行编码以提取全局特征.在Transformer结构中设计了交叉注意力机制更好地匹配远距离特征.最后使用带有跳层连接的卷积解码器完成着色图片输出.本文在数据集方面从8部电影中截取画面并经过严格筛选,最终制作了一个包含20000对二元组的数据集用于实验研究.Cross-CNN的SSIM(Structural SIMilarity)达到了0.932,高于SOTA算法0.014.本文算法代码链接:https://github.com/silenye/Cross-CNN.
展开更多
关键词
线稿着色
卷积神经网络
TRANSFORMER
颜色匹配
动画制作
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
Cross-CNN:基于CNN和Transformer混合模型的动画跨帧线稿着色算法
被引量：
1
1
作者
余毅丰
钱江波
严迪群
王翀
董理
机构
宁波大学信息科学与工程学院
浙江省移动网应用技术重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2491-2502,共12页
基金
国家自然科学基金(No.62271274)
宁波市科技项目(No.2024Z004,No.2023Z059)~~。
文摘
对长序列的动画线稿帧进行着色是计算机视觉中一项具有挑战性的任务.一方面,线稿中包含的信息较为稀疏,需要着色算法对缺失的信息进行推断;另一方面,连续帧之间的色彩需要保持一致,以确保整个视频的视觉质量.现有的着色算法多数只针对单张图片进行着色,这类算法只给出一个开放性的符合合理范围的色彩结果,无法适用于帧序列着色.另一些基于参考帧的着色算法,并没有将2帧之间的关系有机地联系起来,导致着色效果不够出色.在同一镜头序列中,同一对象的特征往往不会发生太大变化,因此,可以设计一个根据给定参考帧,即可给线稿自动着色的模型.为此,本文提出了基于CNN(Convolutional Neural Networks)和Transformer相结合的模型Cross-CNN,该模型能够从参考帧中寻找并匹配颜色,从而保证时间维度上的特征一致性.Cross-CNN模型参考帧和线稿帧在通道维度叠加,输入预训练的Resnet50网络提取局部融合特征,将融合特征图传给Transformer结构进行编码以提取全局特征.在Transformer结构中设计了交叉注意力机制更好地匹配远距离特征.最后使用带有跳层连接的卷积解码器完成着色图片输出.本文在数据集方面从8部电影中截取画面并经过严格筛选,最终制作了一个包含20000对二元组的数据集用于实验研究.Cross-CNN的SSIM(Structural SIMilarity)达到了0.932,高于SOTA算法0.014.本文算法代码链接:https://github.com/silenye/Cross-CNN.
关键词
线稿着色
卷积神经网络
TRANSFORMER
颜色匹配
动画制作
Keywords
sketch coloring
convolutional neural network
Transformer
color matching
animation production
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Cross-CNN:基于CNN和Transformer混合模型的动画跨帧线稿着色算法
余毅丰
钱江波
严迪群
王翀
董理
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
