Generating Pixel Art Character Sprites using GANs

要約

ピクセル アート キャラクター スプライト シートの作成を繰り返すことは、ゲーム開発プロセスに不可欠です。
ただし、さまざまなポーズやアニメーション クリップを含む最終バージョンが完成するまでには、多くの労力が必要になる場合があります。
このホワイト ペーパーでは、条件付きの敵対的生成ネットワークを使用して、設計者がこのようなスプライト シートを作成するのを支援する方法を調査します。
Pix2Pix に基づくアーキテクチャを提案し、ソース ポーズ (正面など) のスプライトが与えられた場合に、ターゲット側 (右側など) を向いているキャラクターの画像を生成します。
小さなピクセル アート データセットを使用した実験では有望な結果が得られ、さまざまな程度の一般化を備えたモデルが得られ、グラウンド トゥルースに非常に近い画像を生成できる場合もありました。
その結果を目視で分析し、FIDで定量的に分析します。

要約(オリジナル)

Iterating on creating pixel art character sprite sheets is essential to the game development process. However, it can take a lot of effort until the final versions containing different poses and animation clips are achieved. This paper investigates using conditional generative adversarial networks to aid the designers in creating such sprite sheets. We propose an architecture based on Pix2Pix to generate images of characters facing a target side (e.g., right) given sprites of them in a source pose (e.g., front). Experiments with small pixel art datasets yielded promising results, resulting in models with varying degrees of generalization, sometimes capable of generating images very close to the ground truth. We analyze the results through visual inspection and quantitatively with FID.

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