多风格人脸卡通画的统一参数编码研究

本文主要探讨了一种创新的多风格人脸卡通画样本的形状绘制参数编码方法。由刘跃虎、苏远歧等学者在西安交通大学人工智能与机器人研究所进行的研究中，提出了一种基于形状的人脸卡通画参数化方案。该方案的核心在于通过分层绘制、矢量化表示以及形状驱动的方式，解决了人脸卡通画样本的多样风格统一表示和再现问题。 首先，作者构建了一个包含人脸特征参考形状定义（RPD，Reference Shape Definition）和针对卡通画绘制参数定义（RSD，Rendering Parameter Definition）的人脸卡通参数化样本空间。RPD用于定义基础的人脸形状，而RSD则负责捕捉各种艺术风格下的独特绘画技巧和特征。这种方法突破了传统的人脸建模框架，如五官形状模型和轮廓特征模型，它们虽然在人脸建模方面表现出色，但在处理不同风格卡通画时，自动获取和调整参数的能力仍有局限。 通过学习样本，系统能够从输入的人脸图像中提取出绘制实体和规则，进而自动创建卡通人脸模型。这个模型支持绘制引擎根据真实人脸的几何特征，动态调整绘制参数和参考形状，从而自动生成具有艺术化效果的卡通画。这种编码方案的优势在于其良好的扩展性和数据独立性，使得绘制引擎可以根据不同的艺术风格来自适应地生成相应的卡通画，无需预先设定复杂的参数模板。 本文的主要贡献在于提供了一种创新的人脸卡通画生成技术，它不仅简化了艺术风格转换的复杂性，还提高了生成过程的灵活性和效率。通过这种方式，艺术家和研究人员能够更有效地探索和应用多风格的人脸卡通画创作，推动了数字艺术领域的发展。同时，该研究也为未来的人脸生成和艺术自动化提供了新的思路和可能。