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Single Line Drawing Generation via Semantics-Driven Optimization
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OA
AI
DOI：10.1111/cgf.70502.png)
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摘要
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线条画是一种高度表现力的艺术形式，需要艺术家抽象并提炼其主题的本质。我们提出了一种语义驱动的方法，用于自动生成矢量格式的单线条画，其引导方式可以是描述概念的文本提示，也可以是描绘该概念输入图像。我们的方法利用分数蒸馏采样来优化均匀有理B样条（URBS）曲线的参数，通过设计确保绘图由单条连续笔画组成。这种表示方式提供了对细节程度的精细控制，而额外的损失项使我们能够调整最终的艺术风格。我们证明，我们的方法在性能上优于该任务的最先进文本到图像模型和优化管道，生成既更具美学吸引力又更忠实于连续线条画艺术家风格的结果。此外，由于我们的方法生成矢量化曲线，它直接支持下游制造过程，如刺绣、激光雕刻和金属丝弯曲。我们的代码和结果可在https://github.com/tanguymagne/SLDgen获得。
Keyword:
curve optimization
fabrication
single-line drawings
semantic-guided generation
URBS curves
vector graphics
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.9
论文数:
564
被引数:
1.1W
机构
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