AnimeRun: 2D Animation Visual Correspondence from Open Source 3D Movies

要約

2 次元 (2D) 漫画用の既存の対応データセットは、単純なフレーム構成と単調な動きに悩まされており、実際のアニメーションをシミュレートするには不十分です。
この作業では、オープン ソースの 3 次元 (3D) 映画を 2D スタイルのフル シーンに変換することにより、新しい 2D アニメーション ビジュアル対応データセット AnimeRun を提示します。これには、同時移動する背景と複数の被験者の相互作用が含まれます。
私たちの分析は、提案されたデータセットが画像構成において実際のアニメに似ているだけでなく、既存のデータセットと比較してより豊かで複雑なモーションパターンを持っていることを示しています.
このデータセットを使用して、いくつかの既存のオプティカル フローおよびセグメント マッチング方法を評価することによって包括的なベンチマークを確立し、アニメーション データに対するこれらの方法の欠点を分析します。
データ、コード、およびその他の補足資料は、https://lisiyao21.github.io/projects/AnimeRun で入手できます。

要約(オリジナル)

Existing correspondence datasets for two-dimensional (2D) cartoon suffer from simple frame composition and monotonic movements, making them insufficient to simulate real animations. In this work, we present a new 2D animation visual correspondence dataset, AnimeRun, by converting open source three-dimensional (3D) movies to full scenes in 2D style, including simultaneous moving background and interactions of multiple subjects. Our analyses show that the proposed dataset not only resembles real anime more in image composition, but also possesses richer and more complex motion patterns compared to existing datasets. With this dataset, we establish a comprehensive benchmark by evaluating several existing optical flow and segment matching methods, and analyze shortcomings of these methods on animation data. Data, code and other supplementary materials are available at https://lisiyao21.github.io/projects/AnimeRun.

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