AniFaceDrawing：為初學者提供高品質的生成式人工智慧動漫肖像畫
概述
在日本科學技術高等研究院（JAIST）和早稻田大學的一個研究團隊中，研究人員研發了一款全新的生成式人工智慧（AI）工具，幫助從手繪草圖生成動漫肖像畫。這項工具基於一個名為「Sketch-to-Image（S2I）」的深度學習框架，透過將原始草圖與生成模型的潛在向量進行匹配，來生成適當的參考影象。研究團隊利用預先訓練的 Style Generative Adversarial Network（StyleGAN）進行了兩階段的訓練策略，並引入了一種稱為「stroke-level disentanglement」的方法，以更好地聯動自由手繪草圖的輸入筆觸與生成影象的邊緣相關屬性。這項研究成果將在計算機圖形和互動技術的領先會議 ACM SIGGRAPH 2023 上發表。生成式 AI 在創作中的挑戰
生成式人工智慧在動漫肖像等內容創作方面已經取得了一定的應用，但在幫助指導自由手繪草圖並增強人類創造力方面卻面臨著挑戰。這主要是因為自由手繪過程中形成的筆觸通常是不完整的，無法提供足夠的訊息供生成式人工智慧預測最終肖像的形狀。為理解決這個問題，研究團隊開發了一個能夠提供漸進式繪圖輔助並從自由手繪草圖生成動漫肖像的生成式 AI 工具。新工具的發展
這款名為 AniFaceDrawing 的工具透過利用 StyleGAN 生成模型的隱式結構程式碼，將自由手繪草圖的筆觸與邊緣相關屬性相聯動。這種方法使用者可以操縱屬性引數，從而對生成影象的特性具有更大的自主性。AniFaceDrawing 還允許使用者在草圖過程中選擇參考影象，以生成其草圖的彩色肖像。使用者研究及成果
為了進一步展示 AniFaceDrawing 在幫助使用者創作動漫肖像方面的效果和可用性，研究團隊進行了一項使用者研究。他們邀請了 15 名研究生使用 AniFaceDrawing 工具進行數位自由手繪動漫風格肖像的繪製，並可以在草圖的粗略和詳細引導模式之間進行切換。這個工具還允許參與者選擇參考影象，生成其草圖的彩色肖像。研究團隊透過一項調查評估了該工具的使用者滿意度和引導匹配效果。團隊注意到，該系統一致提供高質量的臉部引導，有效支援動漫風格肖像的創作，不僅增強了使用者草圖的質量，還生成了符合期望的彩色肖像。對於 AI 的民主化意義
研究成果的發現有助於民主化 AI 技術，並幫助使用者完成創作任務，增強他們的創造能力。研究團隊強調他們的生成式 AI 框架使得使用者無論技能水平和經驗如何，都能從不完整的草圖中建立出專業的動漫肖像。無論是草圖的繪制線序還是初始草圖的質量如何，在創作過程中，該方法始終能夠生成高質量的影象。結語
AniFaceDrawing 是一款為初學者提供高品質生成式 AI 動漫肖像畫的工具，當前已在 ACM SIGGRAPH 2023 等國際頂尖會議發表。該工具透過進階的生成模型和特有的引導機制，成功地克服了自由手繪草圖生成過程中的困難。這一研究成果將有助於推動 AI 技術的普及，讓更多的人能夠參與到創作中，無論其技術背景如何。同時這也為未來生成式 AI 在視覺化領域的應用開創了更廣闊的前景。引用來源：AniFaceDrawing: Delivering generative AI-powered high-quality anime portraits for beginners
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