线稿提取

news/2024/12/22 3:59:56/

背景:美术艺考一般分为三个科目:色彩、素描以及速写。其中色彩和速写考生的可发挥空间较大,而素描比较固定,绝大多数是临摹一个人物的头像。

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gTPBi177-1602163287262)(h学生高分作品ttps://img-blog.csdnimg.cn/20201008212049686.png#pic_center)]

研究目的:针对美术考试三大科目之一的素描头像,我们研究用计算机去根据考题,生成素描的高分作品。

实验一:以前看过的生成素描论文的实现
效果1:(轮廓和阴影结合生成)
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  轮廓    +     阴影      =    素描

效果2(非对称的循环gan网络生成):
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Style01 style02 style03
效果3(LIC方法):
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可以看出,这三种方法生成的素描图片,有素描的感觉,但是效果一般。缺点:1.第一个的阴影不够突出,色调不明显 2.LIC的办法噪声场特别明显 3.第二个在细节的地方刻画得不好 4.大多数实现的都是在原图上面做的修改,没有艺术的效果,人画的不会和原图一模一样。

实验二:风格迁移尝试
尝试用风格迁移的方法对图片进行转化:
风格迁移图=内容图+风格图
得到:

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可以看出风格迁移的方法并能直接使用于生成高分的图片,还是有很大的难度的。

下面列举几种自己想到的解决方案:
方案1:
探究高分图片的直方图分布曲线,是否可以用映射的方法进行转化?

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思路:结合轮廓和阴影的素描画的生成方法里面,研究高分图片的直方图具备的特征,用数学的函数去拟合,然后最大似然估计出函数表达式,用映射的方法一一对应上去。做一个预处理,再使用风格迁移的方式进行叠加。

方案二:
用gan网络训练一个生成器,还有数据集,一一对应的方式去训练生成一个高分素描画的生成器,这是一种切实可行的方法,但是数据集的获取和收集占了很大的工作量。
方案三:
提取出轮廓图,然后用风格迁移
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这个实验的效果不太好,可能是因为轮廓图不够好,补充一个用神经网络提取出线稿,再进行风格迁移的实验。
方案四:
提取出轮廓图,然后用深度学习的方法去训练一个阴影的生成器,给轮廓图加上颜色,再用一点随机线条生成的方式去生成一幅图片的随机性线条,使得其更加逼真。
这个方法似乎比较可行,相关的技术支撑是动漫的自动上色,其思路就是提取出一幅画的线稿,然后用上色的生成器去合成其色彩,得到一幅画,实验的过程如下:
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这是上色的图的风格
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这是纯线稿
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得到的上色图

方案5:
按照之前的说法,只要得到色调图,用素描的笔触去拟合就可以得到素描质感的素描图了,所以问题集中在得到高分素描的色调图上面,另外,实验表明:
1.风格迁移应该不适合于高分素描画的生成,原因如下:a.只是学习到大体的风格,学到的是它的色调感,即使学得再好,也没有突出的地方,因为我观察到一幅素描肯定有很突出的地方艺术处理,比如一个人的脸部较白,和他的深色衣服相比,有很大的色差,但是变成了素描之后,就没有那么明显了,这就是艺术的处理手法,风格迁移没有重点,给人一种“灰蒙蒙”,“似是而非”的感觉,所以我觉得可以仅把风格迁移作为一种预处理。
2.轮廓图,还不够清晰,2012年的论文得到的轮廓图,在一定的程度上还是不够清晰,但是他有一点是可取的,就是点的方向,有交叉感,现在有另外一种方法(还没有实验过)就是对图片的线稿进行自动的提取,要做一个实验看看,线稿提取出来之后的程度,比起之前的方法是不是够清晰,如果足够清晰的话,后面是不是要考虑加入点的方向,分类,从而生成更加清晰的轮廓图呢? 这是轮廓图这一块的想法。
结果:可行,把图片----动漫—线稿。
3.重点的工作,要思考下面的问题?
a.要不要用深度学习的方法去训练一个生成器,收集数据集的代价很大。
b.如果不用深度学习的方法,只能用传统的方法去实现了,就是轮廓图得到之后,然后再去用色调模拟了。

实验三:提取线稿实验
我们希望提取出来的线稿和人画出来的尽量相近,人画出来的如下:

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1.直接用照片去提取出来得线稿的图片是这样的:

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2.直接用高分的素描,提取出来的线稿
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3.将图片灰度化之后,提取线稿

4.二值化之后,提取线稿

5.将图片转化成为手绘图,然后进行提取线稿
转化成为手绘图:
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转化成为手绘图,提取线稿:

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6.将图片风格迁移后,提取线稿
迁移的内容图为原图,风格图为:
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得到迁移的图片:
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提取线稿:
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7.用cartoongan把图片变成动漫,再用动漫线稿模型去提取线稿
原图:

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人画的:
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原图+线稿提取
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Catroongan
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效果不是很好
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Cartoongan后+线稿提取

8.把图片转化为动漫,动漫后提取线稿
Github一个项目:
https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon
实现了把图片转化成为动漫的效果,作者还把其效果公布在网站上面
在一个网站上面:
https://ai.minivision.cn/#/coreability/cartoon
原图:
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转化成为动漫图:
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动漫线稿模型,提取线稿:

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对比:

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可以再做一个实验,加进去像素点的方向分类,然后再把图片的背景,笔触的大小换一下,应该可以得到接近手绘的效果。


http://www.ppmy.cn/news/831611.html

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