Interpreting and Generating Artistic Depictions: Applications to Sketch-Based Modeling and Video Stylization
Interprétation et Génération de Représentations Artistiques: Applications à la Modélisation par le Dessin et à la Stylisation de Vidéos
Résumé
Digital tools brings new ways of creation, for accomplished artists as well as for any individual willing to create. In this thesis, I am interested in two different aspects in helping artists: interpreting their creation and generating new content.
I first study how to interpret a sketch as a 3D object. We propose a data-driven approach that tackles this challenge by training deep convolutional neural networks (CNN) to predict occupancy of a voxel grid from a line drawing.
We integrate our CNNs in an interactive modeling system that allows users to seamlessly draw an object, rotate it to see its 3D reconstruction, and refine it by re-drawing from another vantage point using the 3D reconstruction as guidance.
We then complement this technique with a geometric method that allows to refine the quality of the final object. To do so, we train an additional CNN to predict higher resolution normal maps from each input view. We then fuse these normal maps with the voxel grid prediction by optimizing for the final surface.
We train all of these networks by rendering synthetic contour drawings from procedurally generated abstract shapes.
In a second part, I present a method to generate stylized videos with a look reminiscent of traditional 2D animation.
Existing stylization methods often retain the 3D motion of the original video, making the result look like a 3D scene covered in paint rather than a 2D painting of a scene. Inspired by cut-out animation, we propose to modify the motion of the sequence so that it is composed of 2D rigid motions.
To achieve this goal, our approach applies motion segmentation and optimization to best approximate the input optical flow with piecewise-rigid transforms, and re-renders the video such that its content follows the simplified motion. Applying existing stylization algorithm to the new sequence produce a stylized video more similar to 2D animation.
Although the two parts of my thesis lean on different methods, they both rely on traditional techniques used by artists: either by understanding how they draw objects or by taking inspiration from how they simplify the motion in 2D animation.
Les outils digitaux ouvrent de nouvelles voies de création, aussi bien pour les artistes chevronnés que pour tout autre individu qui souhaite créer. Dans cette thèse, je m'intéresse à deux aspects complémentaires de ces outils: interpréter une création existante et générer du nouveau contenu.
Dans une première partie, j'étudie comment interpréter un dessin comme un objet 3D. Nous proposons une approche basée donnée qui aborde cette problématique en entrainant des réseaux convolutifs profonds (CNN) à prédire l'occupation d'une grille de voxels à partir de dessins. Nous intégrons ces CNNs dans un système de modélisation interactif qui permet à l’utilisateur de dessiner un objet, tourner autour pour voir sa reconstruction 3D et le raffiner en redessinant depuis une nouvelle vue.
Nous complémentons cette approche par une méthode géométrique qui permet d’améliorer la qualité de l'objet final. Pour cela, nous entrainons un CNN à prédire des cartes de normales à plus haute résolution depuis chaque vue d'entrée. Nous fusionnons alors ces cartes de normales avec la grille de voxel en optimisant pour la surface finale.
Nous entrainons l'ensemble de ces réseaux grâce à des rendus de contours d'objets abstraits générés procéduralement.
Dans une seconde partie, je présente une méthode pour générer des vidéos stylisées faisant penser à de l'animation traditionnelle. La plupart des méthodes existantes gardent le mouvement 3D originel de la vidéo, produisant un résultat ressemblant plus à une scène 3D couverte de peinture qu'à une peinture 2D de la scène. Inspirés par l'animation "cut-out", nous proposons de modifier le mouvement de la séquence afin qu'il soit composé de mouvements rigides en 2D. Pour y parvenir, notre approche segmente le mouvement et l'optimise afin d'approximer au mieux le flot optique d'entrée avec des transformations rigides par morceaux, et re-rend la vidéo de façon à ce que son contenu suive ce mouvement simplifié. En appliquant les méthodes de stylisations existantes sur notre nouvelle séquence, on obtient une vidéo stylisée plus proche d'une animation 2D.
Ces deux parties reposent sur des méthodes différentes mais toutes deux s'appuyent sur les techniques traditionnelles utilisées par les artistes: soit en comprenant comment ils dessinent un objet, soit en s'inspirant de leur façon de simplifier le mouvement.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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