トーン特徴量を損失関数に用いたcGANでのトーン貼り

抄録

トーン貼りは漫画制作における工程の一つであり，トーン貼りの自動化には需要がある．本研究では，漫画のキャラクターの自動でのトーン貼りに取り組む．トーンには特有のパターンがあるため，トーン貼りは難しい．L₁ lossや perceptual lossと組み合わせるような通常のconditonal generative adversarial network (cGAN) では，トーンのパターンの学習は難しい．トーンのパターンを考慮したトーン貼りを実現するため，我々はcGANにトーン特徴量を用いた損失関数を導入する．トーン特徴量を用いた損失関数は，目標の画像と生成画像のトーン特徴量間の距離を計算したものである．Manga109に登場する2人のキャラクターについて実験を行い，提案手法がベースラインの手法よりも同等以上に見た目が良い結果になることを示した．