参数化的肖像漫画生成算法

现有计算机生成漫画的方法大多基于高层语义描述和图像模板的方式来实现,主要通过基于图像变形的算法达到漫画夸张的效果,更多关注的是夸张点的位置模板和夸张的比例,很少从艺术家的绘画本质,即线条来描述夸张的尺度。参数化的方法从艺术家绘画的本质线条出发,分析夸张的基本原理,构建组成人脸夸张各器官的线条元素,将漫画的夸张特征转换为一些可控制的参数,并通过局部参数的控制调整,实现不同艺术风格的漫画。实验证明该方法实现的漫画效果线条造型丰富,夸张效果突出,较好地还原了艺术家漫画夸张的线条表现本质。     

人脸漫画特征关系夸张及相像度优化

提出一种漫画中人脸特征的夸张以及相像度优化算法.夸张部分不仅比较了不同漫画对象同一特征之间的相互关系,还比较了同一漫画对象里不同特征之间的相互关系,使得夸张更加具有对比度.引入一种相像度测量方法,以反映漫画结果与原始照片之间的相似性.根据计算得到的"相像度",进一步优化人脸特征之间的夸张.分析与实验表明,该方法生成的漫画具有较好的艺术效果.     

基于相关分析的肖像素描漫画生成系统

目前,计算机生成肖像漫画的方法尚不能从漫画作品中有效地学习到人物五官之间的位置关系及相互作用,其生成的肖像漫画不够协调、生动。为此,通过分析人脸肖像漫画的作画规律,提出一种基于相关分析的肖像漫画生成方法。该方法从研究漫画家的作画风格着手,通过形状夸张和关系夸张来协调五官的位置关系及其相互作用,所生成的肖像漫画更为生动、形象,具有较好的协调性。通过与一种简单有效的非真实渲染方法结合,最终实现一个素描漫画生成系统。     

肖像照片漫画风格化方法

为了解决已有方法不能自动生成反映五官特征且具有写实漫画风格的线条画的问题,基于数据驱动和滤波的混合方法,提出一种漫画风格肖像线条画自动生成的方法.将五官和头发分为2部分,基于数据驱动的方法合成五官,使用非数据驱动的方法生成头发.在已有的特征点基础上,从数据库中匹配合适的五官数据生成五官图片.对于头发的处理,使用Canny边缘检测、图像二值化、自适应阈值二值化和XDoG算子4种不同处理方法生成头发线条域;为了更接近绘画效果,使用不同的绘画纹理与头发线条域进行叠加,生成具有不同纹理、不同风格的头发.整合五官图片和头发图片,最终生成肖像的漫画风格线条画.从互联网上获取图片构建数据集进行实验,采用不同方法生成不同风格的图片,并请专业和非专人士分别对图像质量的高低、人物特征的把握准确程度和整体审美效果3个方面打分进行评估.结果表明,所提方法能够实时地处理发生偏侧的人脸图片,与其他方法相比,该方法能生成的图片是写实漫画风格而非卡通风格或素描风格,在生成漫画风格夸张五官的同时处理结构复杂的头发.     

面向移动的卡通人脸生成系统

本文给出了一个面向移动数字娱乐的肖像漫画生成系统。该系统的输入是一张真实人脸照片，输出为具有娱乐效果的夸张人脸肖像。主要研究内容包括；第一，人脸照片的肖像插图画的生成。文中采用了Unsharp Mask锐化处理结合色彩缩放运算的方法，本方法不仅考虑到移动设备用户对计算速度的要求，而且能保留人脸的绝大部分特征，从而更为有效地生成人脸的肖像插图画。第二，人脸表情变形以产生人物的幽默漫画。对基于特征的变形方法进行了改进，使其更加自动化。此外，本文改进了传统的ASM方法，用来帮助去除人脸图像背景信息和更为方便地控制人脸上的特征点。整个系统在局域网和PDA上表现出了很好的娱乐效果。     

利用人脸特征及其关系的漫画夸张与合成

在人脸漫画中,人脸特征(脸型以及五官)形状的夸张与特征之间关系的夸张是存在差异的,而目前由计算机生成的人脸漫画算法中并未考虑这一点,为此提出一种漫画夸张与合成方法.该方法由基于样本的特征的形状夸张、基于规则的特征之间的关系夸张以及两者之间的合成3部分组成.在人脸特征的形状夸张部分不需要大量的样本库,只通过少量的漫画样本便可以捕捉形状的夸张;在人脸特征之间的关系夸张部分,引入了直观的"T型规则"方式描述人脸特征在夸张时的相互关系;在人脸形状夸张与关系夸张两者的合成部分,采用"比例"的形式来描述人脸特征以及特征之间的关系,使得夸张后可以方便地进行两者的合成.最后采用调查问卷的方式评测该方法生成的漫画效果,结果表明其效果良好.     

计算机肖像漫画方法综述

肖像漫画因其能生动地对漫画对象的特点进行夸张,而在报纸等媒体中广泛使用.以计算机漫画创作流程为主线对计算机漫画创作方法的基本思想和关键技术进行归纳与分析,重点介绍了目前几种有关特征夸张的理论方法,即用户手动确定夸张方式、模板夸张、根据漫画家的创作规则进行夸张以及机器学习方法捕捉漫画家的规则等四种方法.最后阐述了有关特征夸张理论的未来发展趋势.     

面向移动数字娱乐的卡通人脸动画系统

给出了一个移动平台下的卡通人脸动画系统,其输入是一张二维真实人脸照片和一段文本,输出为具有娱乐效果的手机卡通人脸动画。首先,根据输入的照片生成人物的卡通肖像,采用了基于特征发现的卡通人脸肖像生成方法。其次,在卡通肖像的基础上结合文本驱动产生卡通人脸动画。最后,将系统移植到移动平台,在手机上播放卡通人脸动画,该系统在局域网和PDA上具有很好的娱乐动画效果。     

基于特征发现的卡通人脸肖像生成

通过对成年男女各100幅真实照片进行特征提取和特征统计，获得平均人脸特征分布信息，对新输入的人脸照片进行特征比对，发现其相对突出的特征，采用主动形状模型特征提取和特征线对相结合的方法，对突出的特征实现自动变形，生成人物的卡通肖像．实验结果表明，该方法具有人脸数据量大、特征提取和发现的自动化、变形效果好等优点．     

云南重彩画人脸肖像生成算法

通过对云南重彩画作画风格的研究,论文提出了云南重彩画人脸肖像生成 算法。首先从云南重彩画绘画作品中学习云南重彩画人脸绘制特点,引入特征比例对云南重 彩画人脸特征进行描述,发现云南重彩画人脸绘制特点,并归纳总结云南重彩画人脸绘制规 律。然后对输入的人脸照片进行轮廓线提取、特征点标定、特征值及特征比例的计算,将特 征比例与云南重彩画人脸特征比例进行比对,发现变形程度并进行变形。最后,根据主观辨 识后的经验值对五官特征的位置进行调整,再进行风格转换处理。运用该算法生成的云南重 彩画风格的人脸肖像,既与原图相似,又符合云南重彩画人脸绘制特点。     

一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法

提出了一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法.与或图表示是一种分层次的产生式模型,能够分离肖像画的结构和风格并解释其多样性.采用这种模型,该方法能够从一幅正面的人脸图像自动地产生出一系列不同风格的肖像画.该方法将肖像画分解成各个部分,每一部分都对应许多子模板,这些子模板作为肖像画与或图中的叶子结点.而肖像画与或图就像一个"母模板"能够产生出大量的由子模板组合而成有效的新肖像画.该方法受益于多个不同风格的模板库,改变模板库的风格就能方便地更改生成肖像画的风格.文中所提供的例子表明了该方法的有效性.     

Free form deformation based face cartoon stylization

A novel free form based face cartoon stylization method is presented in this paper. First, a face cartoon library with marked feature points is constructed. And then select the input image as the target image and an appropriate cartoon image from cartoon library as the reference image, apply the deformation between the corresponding feature points of the images to the target image. Finally, we apply an image stylization process to the result image. As an alternative method, we also choose an appropriate cartoon image as the target image and the input image as the reference image to apply the free form deformation. The experimental results show that our method is straightforward and quick with diversified styles, delivering more infection.     

Three-dimensional cartoon facial animation based on art rules

Three-dimensional (3D) cartoon facial animation is one step further than the challenging 3D caricaturing which generates 3D still caricatures only. In this paper, a 3D cartoon facial animation system is developed for a subject given only a single frontal face image of a neutral expression. The system is composed of three steps consisting of 3D cartoon face exaggeration, texture processing, and 3D cartoon facial animation. By following caricaturing rules of artists, instead of mathematical formulations, 3D cartoon face exaggeration is accomplished at both global and local levels. As a result, the final exaggeration is capable of depicting the characteristics of an input face while achieving artistic deformations. In the texture processing step, texture coordinates of the vertices of the cartoon face model are obtained by mapping the parameterized grid of the standard face model to a cartoon face template and aligning the input face to the face template. Finally, 3D cartoon facial animation is implemented in the MPEG-4 animation framework. In order to avoid time-consuming construction of a face animation table, we propose to utilize the tables of existing models through model mapping. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed system.     

Frontal and Semi-Frontal Facial Caricature Synthesis Using Non-Negative Matrix Factorization

In this paper, we present a novel approach to synthesizing frontal and semi-frontal cartoon-like facial caricatures from an image. The caricature is generated by warping the input face from the original feature points to the corresponding exaggerated feature points. A 3D mean face model is incorporated to facilitate face to caricatures by inferring the depth of 3D feature points and the spatial transformation. Then the 3D face is deformed by using non-negative matrix factorization and projected back to image plane for future warping. To efficiently solve the nonlinear spatial transformation, we propose a novel initialization scheme to set up Levenberg-Marquardt optimization. According to the spatial transformation, exaggeration is applied to the most salient features by exaggerating their normalized difference from the mean. Non-photorealistic rendering (NPR) based stylization completes the cartoon caricature. Experiments demonstrate that our method outperforms existing methods in terms of view angles and aesthetic visual quality.     

3D cartoon face generation by local deformation mapping

We present a data-driven method for automatically generating a 3D cartoon of a real 3D face. Given a sparse set of 3D real faces and their corresponding cartoon faces modeled by an artist, our method models the face in each subspace as the deformation of its nearby exemplars and learn a mapping between the deformations defined by the real faces and their cartoon counterparts. To reduce the exemplars needed for learning, we regress a collection of linear mappings defined locally in both face geometry and identity spaces and develop a progressive scheme for users to gradually add new exemplars for training. At runtime, our method first finds the nearby exemplars of an input real face and then constructs the result cartoon face from the corresponding cartoon faces of the nearby real face exemplars and the local deformations mapped from the real face subspace. Our method greatly simplifies the cartoon generation process by learning artistic styles from a sparse set of exemplars. We validate the efficiency and effectiveness of our method by applying it to faces of different facial features. Results demonstrate that our method not only preserves the artistic style of the exemplars, but also keeps the unique facial geometric features of different identities.     

The squash-and-stretch stylization for character motions

The squash-and-stretch describes the rigidity of the character. This effect is the most important technique in traditional cartoon animation. In this paper, we introduce a method that applies the squash-and-stretch effect to character motion. Our method exaggerates the motion by sequentially applying the spatial exaggeration technique and the temporal exaggeration technique. The spatial exaggeration technique globally deforms the pose in order to make the squashed or stretched pose by modeling it as a covariance matrix of joint positions. Then, the temporal exaggeration technique computes a time-warping function for each joint, and applies it to the position of the joint allowing the character to stretch its links appropriately. The motion stylized by our method is a sequence of squashed and stretched poses with stretching limbs. By performing a user survey, we prove that the motion created using our method is similar to that used in 2D cartoon animation and is funnier than the original motion for human observers who are familiar with 2D cartoon animation.     

SCMP四型性格在动画角色造型中的应用研究

鲜明的角色性格是动画造型区别于其它艺术造型的一个重要特性,它的外在表现通过知觉式样中角色的身体特征和服装道具来实现,并最终反映到形状和色彩这两个属性上。基于SCMP四型性格分类方法,本文对两部动画片进行了实例分析,并深入开展了如何通过动画角色中身体特征和服装道具的塑造来实现这些SCMP性格的研究,对以后的动画角色造型提供了理论参考。     

利用图像变形生成个性化人脸卡通

提出了一种利用图像变形技术生成个性化人脸卡通的方法,该方法以真实人脸图像、卡通人脸图像和中性标准人脸网格为输入。根据提取的特征点,在人脸上分区域构建多个径向基神经网络;将标准人脸网格变形,分别和人脸以及卡通脸配准,得到人脸和卡通脸的个性化网格;将卡通脸图像作为纹理映射到个性化人脸网格,并做色调分离提取原始人脸的光照信息,得到个性化卡通人脸图像。     

基于颜色层次矩阵的卡通着色技术

传统的卡通着色技术是基于纹理技术,通过表面属性与光线矢量的关系来确定表面像素色彩.从感知心理学非真实感绘制模型和卡通渲染过程入手,在对传统的卡通着色技术研究分析的基础上,提出了基于颜色层次矩阵的卡通着色技术.不依赖于纹理,而是通过操作颜色层次矩阵进行渲染,其优点是能够实现多层次卡通渲染并在不同的约束条件下,能够灵活快速地实现多种效果.通过与传统方法的比较,结果表明算法具有较高的有效性和灵活性,为计算机非真实感绘制继续进行艺术加工奠定了基础.