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トリニティー・カレッジ、手書きキャラクタにシェーディング効果を付与するためのCNNを用いた手法を発表
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トリニティー・カレッジ、手書きキャラクタにシェーディング効果を付与するためのCNNを用いた手法を発表... トリニティー・カレッジ、手書きキャラクタにシェーディング効果を付与するためのCNNを用いた手法を発表 2018-09-14 トリニティー・カレッジの研究者らは、スケッチ図にシェーディング効果を付与するためCNN(Convolutional Neural Network)を用いて法線マップを推定する手法を発表しました。 論文:Deep Normal Estimation for Automatic Shading of Hand-Drawn Characters 著者:Matis Hudon, Mair´ead Grogan, Rafael Pag´es, Aljoˇsa Smoli´c 左が入力画像。右2つが本提案手法を用いた異なる照明構成での2つのレンダリング結果 本論文は、手書きのキャラクタにシェーディング効果を生成するためのCNNベースのパイプラインを提案します。 本提案手法は、任意