Vectorized Region Based Brush Strokes for Artistic Rendering

要約

視覚アートワークのストロークバイストローク進化プロセスの作成は、完成した静的アートワークとその作成プロセスとの間の感情的および教育的なギャップを埋めようとします。
最近のストロークベースの塗装システムは、ストロークパラメーターを予測および繰り返し精製して、入力画像とレンダリングされた出力との類似性を最大化することにより、ストロークの詳細のキャプチャに焦点を当てています。
ただし、これらの方法は、芸術的原則と意図に合わせた脳卒中組成を生成するのに苦労しています。
これに対処するために、（i）ターゲット領域でのブラシストロークのセマンティックガイダンスを促進し、（ii）ブラシストロークパラメーターを計算し、（iii）セグメント間のシーケンスを確立して最終絵画を順番にレンダリングする画像からペインティング方法を探ります。
顔の画像、絵画、写真画像などのさまざまな入力画像タイプの実験結果は、私たちの方法が地域ベースの絵画戦略と一致しながら、高い忠実度と優れたストローク品質の絵画をレンダリングすることを示しています。

要約(オリジナル)

Creating a stroke-by-stroke evolution process of a visual artwork tries to bridge the emotional and educational gap between the finished static artwork and its creation process. Recent stroke-based painting systems focus on capturing stroke details by predicting and iteratively refining stroke parameters to maximize the similarity between the input image and the rendered output. However, these methods often struggle to produce stroke compositions that align with artistic principles and intent. To address this, we explore an image-to-painting method that (i) facilitates semantic guidance for brush strokes in targeted regions, (ii) computes the brush stroke parameters, and (iii) establishes a sequence among segments and strokes to sequentially render the final painting. Experimental results on various input image types, such as face images, paintings, and photographic images, show that our method aligns with a region-based painting strategy while rendering a painting with high fidelity and superior stroke quality.

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