デジタルペインティングのためのインタフェースに関する研究滲み掠れを伴うストローク描画を直接入力可能とするモデル研

数字绘画接口研究 可直接输入模糊笔画的模型研究

• 批准号: 13780209
• 负责人: 齋藤 豪
• 金额: $ 1.54万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13780209/
• 关键词: ストローク; ノンフォトリアリスティックレンダリング; コンピュータグラフィックス; 筆; ペインティングツール; 対話的ソフトウェア

筆による描画からは、描画時のスピード感が感じられる。このスピード感の違いはストロークの形状に並んで滲みや掠れという描画結果から受けるものである。しかしながら、望んだ滲みや掠れを描画するためには熟練を必要ともする。そこで、今年度は簡便に掠れを表現できるような描画手段を提供することを目的として、マウスなどによる一般的な入力線を毛筆調の掠れのある線にして描画する手法について研究を行なった。既に作成した三次元筆モデルを用いて線描画における軌跡と筆の接地面の時系列変化を同時に記録し、直線、曲線、折れ線それぞれにおけるストロークに対するそれぞれ特有な筆の房の変化の仕方を隠れマルコフモデル(HMM)を用いてモデル化することを試みた。軌跡の進行方向に対する方向変化の角度に関する離散化を不均一にするなど工夫をした結果、ストロークの時系列情報に対するHMMの適用は新しい試みであったが機械学習が行え、任意の入力線に対して、直線、曲線(右・左)、折れ線の線種の判別が行えた。その結果、入力曲線に合った筆の接地面の形状変化を発生させることを可能とした。また掠れに関しても確率的な変化を与えることで表現を加える機能を付加することができた。この結果、マウス、ペンデバイスなどのPCの一般的な装置により入力されたストロークを毛筆調に描画する事が可能となった。本手法では形状、掠れが線から動的に計算されるため従来方法と比較して定型でない結果を得ることができる。

When the pen による draws the による ら, the <s:1> スピ ド ド feeling が feeling じられる when drawing. こ の ス ピ ー ド feeling の violations い は ス ト ロ ー ク の shape に and ん で permeability み や prey れ と い う described results か ら by け る も の で あ る. <s:1> れを ながら, expect んだ infiltration みや skimpting れを drawing するために するために proficient を necessary と する する する. そ こ で, convenient our は に prey れ を performance で き る よ う な painted means を provide す る こ と を purpose と し て, マ ウ ス な ど に よ る general な line を brushes into force の prey れ の あ る line に し て painted す る gimmick に つ い て を line な っ た. Both に made し た three yuan pen モ デ ル を with い て line painted に お け る trajectory when answering と pen の ground の series - the を に record at the same time し line, straight line, curve, folding れ そ れ ぞ れ に お け る ス ト ロ ー ク に す seaborne る そ れ ぞ れ な special pen の room の variations change の shi government party を れ マ ル コ フ モ デ ル (HMM) を with い て モ デ ル change す る こ と を try み た. Tracks の for direction に す seaborne る direction Angle variations change の に masato す る discretization を heterogeneity に す る な ど time を し た results, ス ト ロ ー ク の series intelligence when に す seaborne る HMM は の apply new し い try み で あ っ た が rote learning が え, arbitrary の line into force shall be に し seaborne て, straight line, curve, right, left), folding lines to れ の kinds of line discriminant が の え た. The そ <s:1> result, the input force curve に and the shape change of the った pen <s:1> touching the ground <e:1> を occur させる とを とを とを possibly と た た. ま た prey れ に masato し て も of probabilistic な variations change with え を る こ と で performance を plus え る function を plus す る こ と が で き た. こ の results, マ ウ ス, ペ ン デ バ イ ス な ど の PC の general な device に よ り さ into force れ た ス ト ロ ー ク を brushes adjustable に painted す が る things may と な っ た. This technique で は shape, prey れ が line か ら moving に computing さ れ る た め 従 と compared to method し て stereotypes で な い results る を こ と が で き る.