Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Generative AI for Cel-Animation: A Survey

Created by
  • Haebom

저자

Yunlong Tang, Junjia Guo, Pinxin Liu, Zhiyuan Wang, Hang Hua, Jia-Xing Zhong, Yunzhong Xiao, Chao Huang, Luchuan Song, Susan Liang, Yizhi Song, Liu He, Jing Bi, Mingqian Feng, Xinyang Li, Zeliang Zhang, Chenliang Xu

개요

기존 셀 애니메이션 제작 파이프라인은 스토리보드, 레이아웃 디자인, 키프레임 애니메이션, 중간 프레임 생성, 채색 등 많은 수작업, 기술적 전문성, 상당한 시간 투자를 필요로 하여 효율성과 확장성에 제약이 있었다. 본 논문은 생성형 인공지능(GenAI)이 중간 프레임 생성, 채색, 스토리보드 제작 등의 작업을 자동화하여 이러한 문제를 해결하는 방법을 탐구한다. GenAI 통합은 AniDoc, ToonCrafter, AniSora와 같은 도구를 통해 기술적 장벽을 낮추고 더 넓은 범위의 제작자에게 접근성을 높이며, 아티스트들이 창의적 표현과 예술적 혁신에 더 집중할 수 있도록 한다. 그러나 시각적 일관성, 스타일 통일성, 윤리적 고려 사항과 같은 과제가 남아 있으며, AI 지원 애니메이션의 미래 방향과 발전에 대해서도 논의한다.

시사점, 한계점

시사점:
GenAI를 활용하여 셀 애니메이션 제작 과정의 효율성과 확장성을 높일 수 있다.
기술적 장벽을 낮추고 더 많은 아티스트들이 애니메이션 제작에 참여할 수 있도록 한다.
아티스트들이 창의적인 작업에 더 집중할 수 있도록 지원한다.
AniDoc, ToonCrafter, AniSora 등 GenAI 기반 애니메이션 제작 도구의 활용 가능성을 제시한다.
한계점:
시각적 일관성 및 스타일 통일성 유지의 어려움.
윤리적 고려 사항.
GenAI 기술의 지속적인 발전과 개선 필요성.
👍