GANを利用したアニメーション生成

抄録

アニメは、経済と文化の中で重要な役割を果たしてきている。しかしながら、アニメーションの生成は重労働であり、コストがかかる。この問題を解決するため、我々はアニメーション生成モデルにおいて、Cartoon GANを基礎とした、新しい問題解決方法を提案する。Cartoon GANは画像のスタイル変換ネットワークの一種であり、現実世界の画像から漫画風の画像を生成することを達成してきている。ディープラーニングでは、動画生成において通常２つの手法が存在する：３次元畳み込みか、２次元畳み込みに時間的処理を加えたものである。しかし、従来手法では漫画スタイルの動画生成タスクにおいて十分な滑らかさを獲得出来ていない。動画の漫画スタイル変換タスクに向けて、我々の新しい解決方法は２つの画像フレームとオプティカルフローをgeneratorへの入力として用いることである。本稿では、オブジェクトの動き予測に有効であるオプティカルフローを適用することで、アニメーション生成を行った。