| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-03-08 13:16
ベタ塗り画像を利用した半自動漫画彩色手法
○清水友悟（東京理科大）・古田諒佑（東大）・欧陽徳龍・谷口行信（東京理科大）・日並遼太・石渡祥之佑（Mantra） |
| 抄録 |
（和） |
カラー漫画の作成はイラストレータによる彩色工程が必須であるため，金銭面と時間面のコストがかかる．我々は以前，スクリーントーン画像とベタ塗り画像を入力とすることで半自動的に高精度な彩色を行う手法を提案した．これによりコストは削減されるものの，ベタ塗り画像は人手で用意しなければならないという問題が依然あった．そこで本研究ではインターネット上の彩色済みイラスト画像から自動的に学習用のスクリーントーン画像とベタ塗り画像のペアを作成する方法を提案する．実験では人手で学習データを用意した場合と比べてわずかに彩色精度で劣るものの，自動で作成したデータセットで十分に彩色モデルの学習が行えることを示した． |
| （英） |
To create color comics, manual colorization process is required, which incurs high labor costs. To solve the problem, we previously proposed a semi-automatic colorization method by inputting a pair of a screen-tones image and a flat-colored image. Although this approach can reduce the cost, it still requires manual preparation of flat-colored images. Thus, in this paper, we propose a method to automatically create screen-tones images and flat-colored images from color illustrations on the Internet. Experiments show that the colorization network can be adequately trained with the dataset automatically created by the proposed method although the colorization accuracy is slightly lower than that of manually prepared training data. |
| キーワード |
（和） |
GAN / cGAN / 漫画彩色 / 機械学習 / / / / |
| （英） |
GAN / cGAN / Manga Colorization / Machine Learning / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, pp. 115-118, 2022年3月. |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT IIEEJ AS CG-ARTS |
| 開催期間 |
2022-03-08 - 2022-03-08 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| テーマ（和） |
映像表現・芸術科学フォーラム2022（Expressive Japan 2022) |
| テーマ（英） |
Expressive Japan 2022 |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IIEEJ |
| 会議コード |
2022-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ベタ塗り画像を利用した半自動漫画彩色手法 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Semi-automatic Manga Colorization Using Flat Colored Images |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
GAN / GAN |
| キーワード(2)（和/英） |
cGAN / cGAN |
| キーワード(3)（和/英） |
漫画彩色 / Manga Colorization |
| キーワード(4)（和/英） |
機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
清水 友悟 / Yugo Shimizu / シミズ ユウゴ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
古田 諒佑 / Ryosuke Furuta / フルタ リョウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
欧陽 徳龍 / Delong Ouyang / オウヨウ トクリュウ |
| 第3著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
谷口 行信 / Yukinobu Taniguchi / タニグチ ユキノブ |
| 第4著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
日並 遼太 / Ryota Hinami / ヒナミ リョウタ |
| 第5著者 所属（和/英） |
Mantra株式会社 (略称： Mantra)
Mantra Inc. (略称： Mantra) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
石渡 祥之佑 / Shonosuke Ishiwatari / イシワタリ ショウノスケ |
| 第6著者 所属（和/英） |
Mantra株式会社 (略称： Mantra)
Mantra Inc. (略称： Mantra) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-03-08 13:16:00 |
| 発表時間 |
12分 |
| 申込先研究会 |
IIEEJ |
| 資料番号 |
AIT2022-67 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.10 |
| ページ範囲 |
pp.115-118 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |