[2E5-GS-10o] AI応用：マルチモーダル理解と解釈

16:45 〜 17:00

[2E5-GS-10o-06] 深層学習によるアニメーション線画の自動隙間補完手法の検討

村田 知弥¹、〇森 直樹¹ (1. 大阪公立大学)

キーワード：

アニメーション制作、深層学習、画像補完、線画、彩色支援

近年，アニメーション制作のデジタル化が進む中，着色を行う「仕上げ」工程の自動化は依然として重要な課題である．この工程では，線画で囲まれた領域を特定し，領域ごとに均一な色を置くフラットな着色が求められる．しかし，線画に微細な途切れ（隙間）が存在すると，領域分割処理で「色漏れ」が発生し，塗りつぶしツールが正しく機能しないため，現在は多大な労力をかけ手作業で修正が行われている．一方で，近年の画像生成 AI は高度な描画能力を持つものの，画像全体を再構成する性質上，元画の線を完全に維持したまま 1px レベルでの厳密な制御を行うことは困難である．そこで本研究では，深層学習を用い，元の線画を損なうことなく隙間のみをピンポイントで補完する手法について検討する．提案手法では，線の空間的な密集度合いを表す特徴マップを利用し，ニューラルネットワークが局所的な形状と大局的な文脈の双方から補完箇所を推定する．現在，本手法により線画中の隙間に対して適切な補完候補を提示できることを確認しており，制作支援としての有効性を検証している．