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Generative AI for Cel-Animation: A Survey

Created by
  • Haebom

作者

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

概要

既存のセルアニメーション制作パイプラインは、ストーリーボード、レイアウトデザイン、キーフレームアニメーション、中間フレーム生成、着色など多くの手作業、技術的専門性、相当な時間投資を必要とし、効率性と拡張性に制約があった。本論文では、生成型人工知能(GenAI)が中間フレームの作成、着色、ストーリーボードの作成などの作業を自動化し、この問題を解決する方法を探ります。 GenAI統合は、AniDoc、ToonCrafter、AniSoraなどのツールを使用して技術的な障壁を減らし、より広い範囲のクリエイターにアクセスしやすくし、アーティストが創造的な表現と芸術的な革新に集中できるようにします。しかし、視覚的な一貫性、スタイルの統一性、倫理的な考慮事項などの課題が残っており、AI支援アニメーションの将来の方向性と発展についても議論します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
GenAIを活用してセルアニメーション制作過程の効率性と拡張性を高めることができる。
技術的な障壁を下げ、より多くのアーティストがアニメーション制作に参加できるようにします。
アーティストが創造的な仕事に集中できるように支援します。
AniDoc、ToonCrafter、AniSoraなどGenAIベースのアニメーション制作ツールの活用可能性を提示する。
Limitations:
視覚的な一貫性とスタイルの統一性を維持することの難しさ。
倫理的な考慮事項。
GenAI技術の継続的な発展と改善の必要性
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