漫画生成技术的算法研究与实现方法

个性化人脸漫画与动画合成方法研究的开题报告1. 研究背景和意义：人脸漫画和动画在当前互联网娱乐市场上具有极高的人气，而个性化人脸漫画和动画更是成为了年轻群体中喜闻乐见的创意艺术形式。

个性化人脸漫画和动画能够将人脸实时通过算法和模型转化为漫画或动画的形式，基于此，可以实现从头到脚、从三维到二维的多个层面的个性化表达，还可以通过加入多种视觉效果和声音互动形成更具参与感的创意艺术作品，如动态漫画、手绘GIF等。

本研究关注如何利用机器学习技术和计算机视觉方法，以及深度学习技术，实现个性化人脸漫画和动画的合成高效率和精确性的提高，带来有创新性的学术研究成果和在工业实践上有广泛应用应用的价值。

2. 研究目标和内容：本研究的主要目标是以机器学习和深度学习技术为核心，研究个性化人脸漫画和动画合成的方法，包括以下方面：（1）针对不同种类的人脸表现，训练一组优良模型，从而实现人脸漫画和动画的效果图优化。

（2）建立人脸表情的标记方法，训练大量的样本，提高个性化表情的真实性和逼真性。

（3）通过面部追踪技术和人脸轮廓识别加入更多的动态视觉效果。

（4）加入音乐和场景，实现更多维度的个性化表达。

（5）提供多种输入，如人脸图像、视频及实物，为用户提供更加便捷和多样化的使用方式。

3. 研究方法和技术路线：（1）提出了一种基于深度学习的人脸漫画和动画合成方法。

（2）针对不同种类的表现形式，使用不同的网络，进行训练。

（3）建立大量的样本库，并通过分层次分析，针对不同的细节效果进行优化。

（4）结合视频跟踪，进一步提高表情的真实性和逼真性。

（5）加入音乐和场景等，实现更多的多媒体的创新表达。

4. 研究预期成果和贡献：（1）提出了实现个性化人脸漫画和动画合成的方法，建立了高效的模型。

（2）实现了模型组合的自动调节，实现了多维度的个性化表达。

（3）提高了精度和效率，同时减少了误差率。

（4）实现了对多媒体素材之间的提取、组合与调用的有效管理方法，促进了工业实践的发展。

融合手绘风格的卡通角色动画生成方法1.引言-介绍手绘风格卡通角色在动画中的重要性-说明研究目的与意义2.相关技术背景-手绘风格的发展历程-卡通角色动画生成方法的研究现状-相关技术的优缺点3.方法论-手绘风格与卡通角色动画生成的融合思路-选择合适的程序与算法-设计展示细节与增强视觉效果的技巧4.实验与结果-实验数据的生成及处理-结果的呈现与分析-与其它方法进行比较5.结论与展望-总结论文内容-讨论研究的不足与改进方向-展望未来的研究方向第一章节是论文的引言，主要介绍手绘风格卡通角色在动画中的重要性，并说明研究目的与意义。

随着动画制作技术的不断发展和创新，手绘风格卡通角色逐渐成为动画中一种独特的表现形式，在广大观众中受到了极高的欢迎和关注。

手绘风格卡通角色不同于真人或者电脑模拟的角色，它们通常具备夸张、抽象、卡通化的特征，具有很高的艺术价值。

在动画制作的过程中，手绘风格卡通角色的创作需要花费大量的人力和物力，并且由于手工绘制会出现一些质量问题，而这些问题会影响动画的整体质量。

因此，研究如何利用计算机来生成具有手绘风格的卡通角色动画，不仅可以提高动画制作效率，还能够保证动画的质量和风格的一致性。

在此背景下，本论文旨在研究手绘风格卡通角色动画生成的方法，利用计算机技术来实现手绘风格的卡通角色动画，同时考虑如何通过技术手段来优化和增强动画的视觉效果和艺术价值。

本文的研究意义可以归结为以下几点：1. 提高动画制作效率：利用计算机生成手绘风格的卡通角色可以节省大量的人力和物力成本，提高制作效率，缩短动画的制作周期。

2. 保证动画的质量：利用计算机生成手绘风格的卡通角色可以减少手工绘制过程中出现的质量问题，从而保证动画的整体质量。

3. 增加动画的艺术价值：通过在手绘风格卡通角色动画生成中加入一些艺术手段，可以增加动画的艺术价值和视觉效果，提高作品的欣赏度。

综上所述，本论文的研究意义在于探究手绘风格卡通角色动画生成的新方法，提高动画制作效率，保证动画质量，同时提高作品的艺术价值。

动漫游戏制作引擎软件中利用人工智能技术的创新方法随着人工智能技术的不断发展，它正逐渐渗透到各个领域中。

动漫游戏制作引擎软件作为创作动漫游戏的关键工具，也不例外。

利用人工智能技术的创新方法，可以为动漫游戏制作引擎软件带来许多优势和新的功能。

本文将探讨在动漫游戏制作引擎软件中利用人工智能技术的创新方法。

一、图像识别技术在动漫游戏制作中的应用图像识别技术是人工智能技术中的一项重要应用。

在动漫游戏制作引擎软件中，图像识别技术可以用来识别素材库中的图片，自动标记和分类，大大提高游戏制作的效率。

此外，图像识别技术还可以用于游戏角色的动作捕捉，通过对人物形象的动作进行实时识别，使得游戏角色的动作更加自然流畅。

二、自然语言处理技术在动漫游戏制作中的应用自然语言处理技术是人工智能技术的重要分支之一。

在动漫游戏制作引擎软件中，自然语言处理技术可以用来实现游戏对话系统的智能化。

通过对玩家在游戏中的文字输入进行分析和理解，引擎软件可以自动生成合适的角色对白，提供更加真实和互动性的游戏体验。

同时，自然语言处理技术还可以用来实现游戏任务系统的智能化，通过对任务描述的分析和理解，引擎软件可以自动创建和安排游戏任务，大大提高游戏的可玩性和趣味性。

三、机器学习技术在动漫游戏制作中的应用机器学习技术是人工智能技术中的核心部分，它可以通过对大量数据的学习和分析，自动提取数据中的模式和规律，并将其应用于问题的解决。

在动漫游戏制作引擎软件中，机器学习技术可以用来自动生成游戏地图和关卡设计。

通过对大量游戏地图和关卡数据进行分析，引擎软件可以学习地图和关卡的设计原则和风格，并根据这些学习到的规律自动生成新的地图和关卡，为玩家提供更多元化的游戏体验。

四、深度学习技术在动漫游戏制作中的应用深度学习技术是机器学习技术的一种，它利用人工神经网络模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，可以实现更加复杂和深层次的学习和推理。

在动漫游戏制作引擎软件中，深度学习技术可以用来实现游戏角色的智能控制。

vtoonify原理解读vtoonify是一种图像处理技术，旨在将真实照片或视频转化为具有动漫风格的图像或动画。

它通过一系列算法和神经网络模型，能够对图像进行风格转换，创造出独特的卡通或漫画效果。

在本文中，我们将深入探讨vtoonify的原理及其实现方法。

一、算法介绍vtoonify的本质是一种图像风格转换算法，它基于神经网络架构，并借鉴了风格迁移算法的思想。

首先，我们需要训练一个神经网络模型，使其能够理解和学习不同风格的图像特征。

然后，通过将输入图像与已学习的风格特征进行融合，生成一个新的具有卡通或漫画风格的图像。

二、神经网络模型vtoonify使用了一种称为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的深度学习模型。

CNN由多层卷积和池化层组成，可以有效地捕获图像的特征信息。

在训练阶段，我们为CNN提供了大量的真实照片和对应的卡通或漫画图像作为训练样本，让模型学习它们之间的风格差异。

三、风格迁移vtoonify的核心原理是将输入图像的内容特征与已学习的风格特征进行融合。

为此，我们需要使用另一个神经网络模型，即风格迁移网络。

该网络模型能够将输入图像的内容特征与选定的风格图像的特征分离开来，并将两者重新合成为一个新的图像。

通过这种方式，我们可以保留输入图像的内容信息，同时赋予其以卡通或漫画的风格。

四、实现方法vtoonify的实现方法可以分为以下几个步骤：1. 数据准备：准备大量真实照片和对应的卡通或漫画图像作为训练数据集。

2. 神经网络训练：使用卷积神经网络模型对数据集进行训练，使其能够学习不同风格之间的特征差异。

3. 风格迁移：通过风格迁移网络将输入图像的内容特征与选定的风格图像的特征融合，生成具有卡通或漫画风格的图像。

4. 输出优化：对生成的图像进行细节优化和调整，以增强其视觉效果和可读性。

5. 应用与使用：将vtoonify应用于真实场景中，例如将真实照片转化为卡通风格的头像或视频。

stablediffusion生成卡通中国龙形象的语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今数字时代，图像生成与处理技术的发展迅猛，为我们创造各种各样的视觉效果提供了更多的可能性。

而stablediffusion技术作为一种新兴的图像生成算法，由其出色的生成效果和广泛的应用前景而备受关注。

传统的生成图像技术往往只能从已有的图像数据中进行复制或修改，无法有效地生成全新的卡通形象。

然而，借助于stablediffusion技术，我们可以通过对随机像素进行改变和扩散，逐步生成出全新的、富有卡通风格的中国龙形象。

该技术的原理是基于对像素的连续扩散和稳定化处理，通过使用不同的图像滤波算法来改变图像的颜色、纹理和形状等特征，从而创造出符合卡通风格的中国龙形象。

它结合了数学模型与艺术创作的思维，使得生成的图像更具生动性和艺术感。

stablediffusion技术的应用不仅仅局限于卡通中国龙形象的生成，还可以拓展到其他领域，如电影动画、游戏设计、虚拟现实等。

它能够为美术设计师、动画制作人员和创意艺术家提供一个更加直观、快捷、创造性的工具，帮助他们实现更加丰富多样的创作需求。

因此，本文将详细介绍stablediffusion技术的原理和应用，探讨其生成卡通中国龙形象的优势，并展望其在未来可能的应用领域。

通过对这一技术的深入了解和探索，我们可以更好地推动数字艺术与创意设计的发展，为我们带来更加精彩和独特的视觉体验。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式进行编写：在本文中，将依次介绍背景介绍、stablediffusion技术的原理和应用，以及对于stablediffusion生成卡通中国龙形象的优势和可能的应用领域进行讨论。

首先，我们将在第2.1小节进行背景介绍，介绍中国龙作为中国文化的重要象征之一，并讨论为何选择使用stablediffusion技术来生成卡通中国龙形象。

接着，在第2.2小节，将详细阐述stablediffusion技术的原理和应用。

数字化漫画制作中的关键技术研究数字化漫画已经成为各大漫画制作公司的主流生产方式。

相比传统手绘方式，数字化漫画具有更高的生产效率和更精细的画面效果。

数字化漫画的制作涉及到众多关键技术，下面就对其中几个关键技术进行探讨。

一、三维建模技术数字化漫画中的角色、场景等元素需要进行建模，可以使用三维建模技术进行模型的构建。

三维建模技术可以基于多边形网格、曲线和曲面等形式进行模型的构建。

其中多边形网格是三维建模中最基础、最常用的建模方式。

建模时需要考虑到模型的细节和质量，可以采用多边形细分技术进行优化。

二、动态模拟技术数字化漫画中的角色需要进行动画呈现，可以使用动态模拟技术进行动画的制作。

动态模拟采用物理力学算法对模型进行运动计算，可以模拟自然的运动效果。

动态模拟技术在数字化漫画中的应用包括角色的运动、衣物的运动、碰撞效果等。

三、渲染技术数字化漫画需要进行渲染呈现，渲染技术可以对模型进行材质表现、光照效果呈现等处理。

渲染过程中需要考虑到效率和画面效果，可以采用蒙特卡罗路径追踪技术进行优化。

蒙特卡罗路径追踪技术可以模拟光的漫反射、折射、反射等多种光学效应，使得渲染效果更加真实。

四、配音技术数字化漫画中的配音需要进行音频制作，音频制作可以采用录音、编曲、混音等技术进行处理。

数字化漫画在音频制作上需要进行嘴型同步、配音效果等处理，可以采用自动配音技术进行优化。

自动配音技术可以根据角色的嘴型、声音波形等信息进行音频的生成，提高生产效率和节省制作成本。

五、交互技术数字化漫画可以采用交互技术对用户进行互动，提高用户体验。

交互技术包括触屏、手势、声音识别等技术。

数字化漫画的交互内容可以包括角色的移动、对话等交互场景，增强用户的沉浸感和参与感。

总结来看，数字化漫画制作中的关键技术涵盖了建模、动态模拟、渲染、配音、交互等多个方面。

这些技术的研究和应用不仅提高了数字化漫画的生产效率和画面质量，也为数字化漫画的发展提供了新的可能性。

运用3D技术生成二维手绘风格角色动画技术分析摘要：我们在这篇论文当中描述了一个可以自动生成卡通风格动画角色着色技术，我们的方法需要我们制定shader，并使其根据模型形体自动辨别边界并进行着色处理。

我们解决了具体的问题包括卡通模型技术，法线贴图技术以及动态光影生成技术，结果直观而简单。

关键词：日式动画风格；非真实感渲染；赛璐珞着色法一、概述由于传统的手工上色耗费大量的时间以及成本，数字化的无纸动画上色也仅仅是将制作过程变成手工计算机上色，仍然需要耗费大量的人工时间以及成本。

对于这种情况我们希望能够出现一种技术可以减少这种劳动密集型的上色修型作业，提高效率，同时进一步改善并统一动画图形品质，减少项目的运作风险。

文介绍了一种卡通动画渲染技术，使得上色过程自动化，如图1左边我们对角色进行数字化建模的过程，运用我们的算法使得三维角色拥有和二维角色近乎一样的视觉特征。

图1：从我们使用数字动画软件对二维角色进行数字模型化，我们运用抽象的渲染风格技术进行渲染，会让人联想到是卡通手绘的角色在该技术研究中我们采用较为成熟的日式卡通风格，来作为衡量我们技术实用性，通过我们制定shader以及数字模型来生成日式卡通二维效果，同时我们还可以访问以及修改shader的参数，例如颜色，高光特性，对比关系，等参数控制最终的渲染结果。

同时我们改进相关的流程使得流程高效易用，并能很好的适用于实际的商业动画项目中。

二、相关工作1.建立角色模型。

我们通过建立三维几何体描述需要生成图形的造型形象。

对我们来说具体使用哪一种建模方法并不重要，因为渲染算法本身是通用的，运用不同的算法我们可以计算真实感图形以及非真实感图形的计算。

我们知道我们一般所制作的数字模型都是依据真实的光照标准来制作的。

这种数学模型称为光照模型，这种模型可以用描述物体表面光强度的物理公式推导出来。

给予计算机生成的图形最基本的真实性。

但是三维数字卡通形象都是以非真实效果存在的，这就需要我们按照卡通渲染算法对光照模型的进行适当修改，已满足最终渲染效果的需要。

基于认知计算思维的机器漫画生成技术研究近年来，随着计算机技术的不断发展和深入，基于认知计算思维的机器漫画生成技术已经成为了越来越多研究者关注和研究的领域。

这种技术涉及到了多个专业领域，比如计算机图形学、人工智能、机器学习等等，而其主要目的就是利用计算机技术来实现人类创造出的漫画形式的图像内容的创造。

在传统的漫画生成技术中，要实现一个优质的漫画作品还需要漫画家长时间的创作过程和复杂而精细的技术操作，这不仅耗费人力和时间，而且还会受到漫画家的创造性和艺术水平的限制。

基于认知计算思维的机器漫画生成技术则可以通过深度学习算法和计算机视觉技术来模拟人类的视觉和思维过程，从而使得计算机可以模仿人类的观察和思考行为来创造漫画图像。

在这个技术的背后，有着诸多的挑战和机会。

首先，计算机视觉技术需要高效、准确地处理图像的创作，而如何模拟并学习人类的摄影和艺术技巧是解决问题的重点之一。

其次，对于图像的自然语言处理技术也需要有着重要的研究，使得计算机可以理解语言表达，然后处理出相应的漫画图像。

还有，计算机在将自然语言表达转化为漫画图像时，需要考虑到创意和情感的体现，而这也是很复杂的问题。

值得一提的是，通过基于认知计算思维的机器漫画生成技术，对于漫画的自动化生产也有着巨大的发展空间。

未来，基于此类技术，我们可以很容易地实现多样化的漫画图像生产，保证漫画的品质和审美价值，同时节省了成本和时间。

总得来说，基于认知计算思维的机器漫画生成技术是一个越来越受到关注和研究的领域。

这一技术的研究和应用不仅可以满足人类对于漫画图像的需求，同时也可以带动和促进机器学习和智能科技的发展。

未来，我们可以期待这一技术的更大突破和更广泛的应用。

cartoongan原理(一)Cartoongan原理解析什么是CartoonganCartoongan是一种基于深度学习的技术，用于将真实照片或图像转化成卡通风格的图像。

它能够将现实世界中的物体和人物转化成类似于动画或漫画效果的图像。

Cartoongan的原理Cartoongan的实现基于深度学习算法，主要使用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

下面是Cartoongan的主要原理解析：1.数据准备：首先需要准备包含大量真实照片和卡通风格照片的数据集。

这些数据分为两个部分，一部分是真实照片（输入图像），另一部分是对应的卡通风格照片（目标图像）。

2.网络结构：Cartoongan基于CNN，通常采用编码器-解码器结构。

编码器用于提取输入图像的特征，解码器负责将提取到的特征转化成卡通风格的图像。

编码器和解码器之间还包含一些中间层，用于提取不同层次的特征信息。

3.特征提取：编码器通过一系列卷积层和池化层对输入图像进行特征提取。

这些卷积层和池化层可以有效捕捉到图像的纹理、形状和边缘等信息。

4.特征转换：编码器将输入图像转化成一系列特征图，每个特征图代表输入图像在不同层次的特征。

解码器采用反卷积层和上采样层对这些特征图进行逆操作，从而生成卡通风格的图像。

5.风格迁移：为了实现卡通风格的转化，Cartoongan加入了一个风格迁移损失。

这个损失函数可以用于衡量生成的卡通风格图像与目标卡通风格图像之间的差异。

通过最小化风格迁移损失，Cartoongan能够让生成的图像更接近目标卡通风格。

6.训练与优化：Cartoongan的训练过程是通过大量真实照片和对应的卡通风格照片进行训练得到的。

通过不断调整网络的参数，优化风格迁移损失，Cartoongan可以逐渐学习到如何将输入图像转化成卡通风格的图像。

Cartoongan的应用基于Cartoongan的技术可以应用于许多方面，例如：•影视行业：可以将真实照片或视频转化成卡通风格，用于电影、动画片等制作中。

基于深度学习的漫画生成与处理研究基于深度学习的漫画生成与处理研究摘要：随着深度学习技术的发展，漫画生成与处理成为了一个备受关注的研究领域。

传统的漫画生成方法难以捕捉到漫画的风格和情感，而深度学习技术可以通过学习大量的漫画数据来自动学习风格和情感，并生成具有相似特征的漫画图像。

本文将介绍当前基于深度学习的漫画生成与处理的研究进展，包括漫画风格迁移、漫画人物生成以及漫画情感识别等方面的研究内容。

同时，本文还将讨论当前研究中存在的问题，并对未来的研究方向进行展望。

关键词：深度学习、漫画生成、漫画处理、风格迁移、人物生成、情感识别一、绪论随着互联网和移动设备的普及，漫画作为一种受欢迎的文化娱乐形式，吸引了越来越多的读者。

与此同时，随着深度学习技术的不断进步，研究人员开始探索如何利用深度学习技术来生成和处理漫画图像。

与传统的漫画生成方法相比，基于深度学习的方法可以在更大程度上捕捉到漫画的风格和情感，生成更加逼真和具有艺术价值的漫画图像。

本文将对当前基于深度学习的漫画生成与处理的研究进行综述，讨论其方法和应用。

二、相关工作2.1 深度学习在漫画风格迁移中的应用漫画风格迁移是指将一幅真实图片转换为漫画风格的过程。

深度学习技术已经被广泛应用于漫画风格迁移任务中。

通常，深度学习方法通过训练一个生成对抗网络（GAN）来学习漫画的风格特征，并将这种特征应用于真实图片的转换中。

目前，一些研究已经提出了不同的网络结构和训练方法来实现漫画风格迁移，取得了不错的效果。

例如，作者提出了一种基于卷积神经网络的漫画风格迁移方法，该方法通过联合训练生成器和判别器来实现漫画和真实图片之间的风格转换。

实验结果表明，该方法能够生成具有较高的艺术价值的漫画图像。

2.2 深度学习在漫画人物生成中的应用漫画人物生成是指通过学习漫画数据集中的人物特征，使用深度学习技术来生成新的漫画人物图像。

深度学习在漫画人物生成任务中的应用主要有两个方面，一是生成漫画人物的外观特征，包括人物的服装、发型、面部表情等；二是生成漫画人物的动态表现，包括人物的姿势、运动和行为等。

第19卷第4期2007年4月计算机辅助设计与图形学学报J OURNAL O F COM PUTER -A I DED DES I GN &COM PUTER GRA PH I CSV o l.19，N o.4A p r.，2007修回日期：2006-10-19.基金项目：国家自然科学基金（60403037）.阎芳，女，1982年生，硕士研究生，主要研究方向为非真实感图形学.费广正，男，1973年生，博士，副研究员，硕士生导师，主要研究方向为计算机动画、运动编辑与合成、非真实感绘制、纹理映射与合成.柳婷婷，女，1983年生，硕士研究生，主要研究方向为非真实感图形学.马文慧，女，1982年生，硕士研究生，主要研究方向为非真实感图形学.石民勇，男，1962年生，博士，研究员，博士生导师，主要研究方向为计算机动画、图论.漫画风格的人脸肖像生成算法阎芳1）费广正2）柳婷婷1）马文慧1）石民勇2）1）（中国传媒大学计算机与软件学院北京100024）2）（中国传媒大学动画学院北京100024）（Wna g a !m ）摘要为模拟艺术家画出的具有夸张效果的肖像漫画，由用户输入正面人脸照片，通过交互获取关键特征点，根据特征点计算面部特征值来判断需要夸张的部分和各自的夸张方式；然后根据特征点自动生成不同层级的网格并分层实施夸张变形；最后进行图像处理以获得不同艺术风格的图像.该算法从研究漫画家的作画风格入手，总结了肖像漫画特定的夸张规律，所生成的漫画风格人脸肖像效果较好，能够应用于非真实感图形学和数字娱乐等领域.关键词夸张；漫画风格；肖像；网格变形中图法分类号T P391A g eneration A l g orit h m of c aricat ure PortraitY an F an g 1）F eiG uan g zhen g 2）L i u T i n g ti n g 1）M a w enhui 1）S hi M i n y on g 2）1）（C o m P uter &s o f t z are s chool ，C o mm unication uniuersit y o f C hina ，B ei J in g 100024）2）（A ni m ation s chool ，C o mm unication uniuersit y o f C hina ，B ei J in g100024）AbstractT his p a p er i ntroduces a ne W f acial caricat uri n g m et hod f or 2D cartoon p ortraits W it hexa gg eration to si m ulate t he W orks o f t he artists.B y t he m et hod ，firstl y ，a p hoto o f front f ace i n p uts and its characteristic p o i nts are s p ecified b y users.A ccordi n g to t he characteristic val ues calculated based on t he characteristic p o i nts ，t he p ro p er p arts o f t he f ace de m andi n g def or m ation and t heir res p ecti ve W a y s o f exa gg eration are deci ded.T hen t he m esh m odels o f diff erent la y ers are autom aticall y g enerated based on t he characteristic p o i nts and exa gg erati ve def or m ations are carried out la y er b y la y er.A t last ，t he i m a g e is m ani p ulated to g et diff erent st y les.T he st ud y o f t he arit h m etic starts fromt he research on t he st y les o f t he artist W orks ，and su mm arizes t he exa gg eration rules o f cartoon p ortraits.T his a pp roach can hel p g enerate relati vel y g ood cartoon p ortraits and can be used i n unrealistic com p uter g ra p hics and di g ital entertai n m ent.K e y words exa gg eration ；cartoon st y le ；p ortraits ；m esh m eta m or p hosis 近年来，在艺术工作程序自动化方面已有许多研究，其中包括以图像为基础的处理方法：由计算机模拟画具（如铅笔、油画笔等）的笔触，从而生成铅笔画、油画等.但这些方法没有夸张，图像趋于真实.还有以特征为基础的影像处理方法［1］.B rennan 在1982年提出了一套以互动方式产生夸张肖像画的系统［2］.T om i na g a 等提出以模板为基础的夸张肖像画系统P I CA SSO ，但该方法的笔调生硬不自然［3］.陈洪等提出基于学习样本的人脸线条画生成系统，让计算机从大量的训练资料中学习画家的风格及夸张技巧，通过采用非参数化采样方法和灵活的线条画模板，生成效果较好的人脸线条画［4］!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!；但是其夸张效果有限，过于写实，而且每学习一种画家风格就需要由一位画家绘制大量的训练资料，费工费时.江佩颖等提出了以脸部特征为基础的肖像漫画产生系统，只需要少量的计算时间和单张的画家作品就可绘制出具有该画家风格的夸张肖像漫画［5］；但由于其夸张方式不合适，效果差强人意.本文通过研究漫画家夸张的作画风格，分析出肖像漫画的夸张规律：漫画家夸张的仅仅是人脸的少数显著特征，并且使用了不同的夸张手法.人的面部特征主要包括脸型、五官尺寸等.将照片输入后，面部特征数值可通过交互拾取的少数关键特征点的坐标进行计算.本文算法将人脸正面照片经过艺术化的夸张和各种风格的图像处理后，绘制结果接近漫画家手绘风格，用户交互仅包括拾取关键特征点和选择绘制风格.!特征数值计算和显著特征的判断文献［5］中定出了119个脸部特征点以及由所有特征点构成的8个群组，并以群组作为分析对比的单位，逐个特征点与平均脸相应特征点比较，找出各项差异值.在差异值超过正常范围时加以夸张，夸张的程度与差异度成正比.但是，平均人脸的计算需要大量的资料，计算复杂，而且特征点的各项差异值不一定能反映人脸的视觉特征.该方法对超过差异值正常范围的部分都进行夸张变形，容易改变人脸的所有特征而失去面部整体的个性特征.经过观察和学习漫画家的作画过程［6］，对比肖像漫画和照片，本文分析出其中特定的夸张规律和手法.针对亚洲人面部的特点并结合美术学常识，本文采用中国美学的标准人脸作为对比标准，以特征比例和标准人脸相应比例的差异值作为判断是否夸张变形的标准.漫画家对面部的变形夸张主要分为2个方面：整体效果的变形（如脸型、三庭等）和局部特征的变形（如眼睛、鼻子、嘴巴）.变形的判断依据是特定人脸与标准人脸相应的特征比例的差异值.假如对全部特征都进行不同程度的夸张变形，将会完全改变一个人的所有特征而失去其原貌和神韵，所以漫画家一般针对其中显著的特征进行夸大.面部的特征主要包括脸型、三庭的长度、五官的位置和尺寸，而不同人脸视觉特征的区别主要取决于各个特征数值间的比例关系，而非数值本身.首先定义面部特征，计算特征数值及其比例，然后把所得特征比例与标准人脸的相应比例进行比较.脸型取决于脸的长宽比，决定了面部的整体视觉效果.三庭是中国画肖像的标准，指从前额中央发际线开始到下巴尖之间的距离，共分为3等分：从发际线到眉毛的距离为第一等分，即上庭；从眉毛到鼻端的距离为第二等分，即中庭；从鼻端到下巴的距离为第三等分，即下庭.在标准人脸中，三庭的比例为11111.一般人脸往往不符合标准比例.五官的位置基本取决于三庭的位置.本文算法首先考虑五官的整体区域占脸部面积的大小，这影响五官整体与脸部轮廓的关系.对面部特征有较大影响的器官是眼睛、鼻子、嘴巴，三者尺寸数值的比例关系比三者的数值本身更能反映一个人的特点.眼睛、鼻子、嘴巴的宽度在标准人脸中的比例为2121 3.标准人脸各项特征比例如表1所示.将特定人脸的相应比例与之比较，即可判断出五官中的一个或两个显著特征，从而对其进行夸张变形.表!标准人脸特征比例脸长1脸宽上庭1中庭1下庭人中1下庭眼宽1鼻宽1嘴宽5141111121311111.5图1算法流程图"算法流程本文算法的流程如图1所示.首先由用户选择绘制风格和交互标定关键特征点，进一步计算特征数值和特征比例，判断出需要夸张的显著特征，确定变形方式.根据变形方式不同，分2步变形：第一步是对脸型、三庭等整体特征的变形；第二步是对眼睛、鼻子、嘴巴等局部特征的变形.变形过程由程序自动进行，然后实施用户选择的绘制风格，进行图像处理后就得到具有夸张效果的人脸肖像漫画.3444期阎芳等：漫画风格的人脸肖像生成算法!算法步骤!"#图像预处理获取图像后进行图像预处理.首先对图像进行光线补偿，以抵消整个图像中存在的色彩偏差；然后增强图像的对比度，突出图像特征；最后把经过预处理的图像存储为纹理.!"$交互拾取关键特征点计算特征数值和特征比例在已有的卡通人脸生成系统中，大部分都需要大量的特征点.在基于样本的线条画生成系统［4］中，83个特征点自动定位，用于在不同人脸之间建立几何对应、几何结构变换和线条画模板.在以脸部特征为基础的肖像漫画产生系统［5］中，119个特征点用于构建群组化的脸部网格，并以群组作为分析对比以及夸张化的基本单位对网格进行变形［5］.在S ato 等提出的算法中，60个特征点用于生成轮廓线［7］.特征点越多，脸部和五官细节的轮廓线越能准确地表达一个人的外貌特征，但是大量的特征点影响了计算的效率.部分方法中特征点的交互标定给用户带来大量的工作；而部分使用A SM （acti vesha p e m odel ）等算法对特征点自动定位的方法，事先需要经过大量的训练，费时费力.图2关键特征点在本文算法中，为了避免轮廓线不准确而影响面部特征，取消了轮廓线的绘制，所以不需要大量的特征点；又因为分层变形简化了网格，所以特征点仅用于特征比例的计算以及形成简单的面部网格.本系统仅需14个关键特征点，便于交互获取，而且这些关键特征点也可以由方向积分投影、边缘检测、角点提取等方法相结合自动生成，有利于系统以后的改进.特征数值通过关键特征点之间的坐标运算得到.用户通过简单的交互，在指定位置标记关键特征点.关键特征点的定义和交互过程如图2所示，步骤如下：S te p 1.选择发际线中点、眉心中点、鼻端中点和下巴中点，定出三庭的大体位置，计算三庭的长度和脸长.a 三庭特征点b 眼睛特征点c 鼻子和嘴巴特征点S te p 2.选择左眼外部眼角点、左眼内部眼角点、右眼内部眼角点、右眼外部眼角点、两眼中心点连线与脸部轮廓左边和右边的交点，计算出眼宽和脸宽.S te p 3.选择鼻翼最宽处左边和右边的端点、左嘴角点和右嘴角点，计算出鼻宽和嘴宽.通过面部各特征数值的计算，即可得出特征比例值，将其与标准人脸的相应比例进行比较，可对显著特征做出判断.但是，因为手工标记特征点并不准确，所以相应的特征值和比例值也不能精确地反映面部特征.我们在前期通过对同一幅照片的特征点多次标记，取得多个样本值.设置信水平为!，计算置信区间并划定置信上下限，从而可以得到特征数值和特征比例数值的取值范围，作为标准人脸各项比例的正常差异范围.!"!变形夸张3.3.1变形方式已有的夸张变形算法往往忽略了三庭的长度和脸型，这也是漫画家进行夸张的重要因素.文献［5］方法是在面部网格群组化后，改变了大量特征点的坐标.特征点被分为主导点、校正点和从随点3种.3种类型的点之间相互影响，定位过程比较复杂.为了简化变形的过程，本文把变形方式进行分类，并依据变形方式分步变形，以达到简化网格模型的目的.网格根据关键特征点自动生成，分层自动夸张变形，并考虑了三庭、脸型等的艺术化夸张.夸张变形的主要方式是拉伸压缩和鱼眼放大挤压.直观而言，面部整体特征（脸型、三庭、人中）的变形是通过拉伸或压缩的方式进行的，而局部特征（五官的整体分布、眼睛、鼻子、嘴巴）的变形是使用鱼眼放大或挤压的方式.根据夸张方式的不同，变形采用2种网格，分为2步进行.图3网格模型13.3.2第一步变形———脸型、三庭、人中的夸张为了便于脸部轮廓、三庭、人中的拉伸和压缩，网格模型1定义如图3所示.网格将根据关键特征点的坐标自动生成.444计算机辅助设计与图形学学报2007年通过计算人脸的长宽比可判断脸型.脸型主要分为长脸、宽脸和标准脸型.如果特定人脸长宽比在标准人脸长宽比的正常差异值范围内，则认为是标准脸型不予夸张；否则，根据长宽比判断为长脸或者宽脸.对于不同类型的脸型，可结合三庭的比例，采用不同方式的变形，再根据人中长度与下庭长度的比例判断是否夸张人中长度.对于脸部的长宽比在标准脸型比例的正常差异范围内的，面部长、宽不变，三庭根据长度比例夸张，即改变相应的网格点坐标.脸型为宽脸，则对脸部整体进行压扁，即纵向缩小.长脸的情况比较复杂，如果三庭符合标准比例，则对脸部纵向长方形均匀拉伸；如果上庭相对较长，则对面部纵向梯形（上底长）拉伸；如果下庭相对较长，则对面部纵向梯形（下底长）拉伸；如果中庭相对较长，则对面部“申”字形变形，即上庭纵向梯形（下底长）拉伸，中庭纵向长方形拉伸，下庭纵向梯形（上底长）拉伸.三庭拉伸的比例依据特定人脸的三庭比例.长脸的变型算法如下：float scale U P，scale m id，scale d o z n；!!上庭、中庭、下庭比例m eta P hoseL on g Face（）｛if三庭等长rect c han g e（scale U P，scale m id，scale d o z n）；!!按三庭比例，纵向长方形拉伸e lse if上庭较长tra P eziac han g e1（scale U P，scale m id，scale d o z n）；!!按三庭比例，纵向梯形（上底长）拉伸e lse if下庭较长tra P eziac han g e2（scale U P，scale m id，scale d o z n）；!!按三庭比例，纵向梯形（下底长）拉伸e lse if中庭较长shenc han g e（scale U P，scale m id，scale d o z n）；!!申字变形.上庭纵向梯形（上底长）拉伸，中庭纵向长方形拉伸，下庭纵向梯形（下底长）拉伸if人中长度需要调整chan g ePhiltru m（）；!!调整人中长度｝三庭及人中的变形涉及的网格点如表2所示.表!图"变形涉及的网格点特征影响的网格点上庭2，3行网格点的间距中庭4，5行网格点的间距下庭7，8行网格点的间距人中6，7行网格点的间距网格点坐标的调整量为特定人脸与标准人脸的比例值之差与某随机值b的乘积，b的取值范围位于三庭平均值与脸长之间，使效果具有某种程度的随机性.第一步变形的部分示例如图4!8所示.图4宽脸及其变形图5标准脸型（下庭长）及其变形图6长脸（上庭长）及其变形图7长脸（中庭长）及其变形图8长脸（下庭长）及其变形3.3.3第二步变形———五官的夸张本文中用到的变形方法为鱼眼放大和挤压.根据对漫画家作品的观察，鱼眼放大的效果比以往采用的线性放大的效果更加理想.5444期阎芳等：漫画风格的人脸肖像生成算法首先考虑五官的整体效果，需要计算从眉心点到嘴巴中心点的距离与脸长的比例，即中庭长度与人中长度之和与脸长的比例.中国美学的标准人脸的相应比例为7i10，如果特定人脸的这项比例超过标准人脸相应比例的正常差异范围，则需要对五官整体进行鱼眼放大或缩小.然后考虑眼睛、鼻子和嘴巴的大小.之前已经通过对三者比例与标准比例的比较判断出显著特征，这里仅需夸大显著特征.s te p1.生成如图5所示的细密的方形网格.s te p2.然后对需要夸张的特征周围的网格点位置进行鱼眼变形.图9网格模型2肖像漫画一般会缩小脖子以下的部分，本文对嘴巴与下巴中心以下的特定区域的网格点进行挤压变形.鱼眼和挤压算法是对特定区域的网格点进行几何变形.首先预设影响五官整体，眼睛、鼻子和嘴巴各自的矩形区域，变形区域为矩形区域内的最大圆形区域，把网格点坐标由笛卡儿坐标系转换到极坐标系.设R是最大圆的半径；w是曲率，它取决于特征比例计算的差异度.鱼眼算法如下：ne w rad ius=s lO g（1+w（ol d rad ius））；s=R!lO g（w!R+1）；R=（m i n（w idt h，hei g ht））!2；!!w idt h，hei g ht为预设矩形的宽和高G et w；s=R!lO g（w!R+1）；f Or ever y p O i nt i n t he m esh dO｛P olar P oint=current P oint i n p O lar cOOrd i nates（rad ius，an g le）；if（P olar P oint.r"R）｛P olar P oint.r=s!lO g（1+w!r）；f ilter P oint=P olar P oint i n c artes ian cOOrd i nates；｝e lsef ilter P oint=current P oint；!!圆形以外的点不需要变化｝挤压算法类似，只是ne w rad ius=（e^（ol d rad ius!s）-1）!w）；图10所示为将挤压算法作用于网格模型产生的五官整体挤压的变形效果.a第一步变形后b第二步变形：挤压图10五官整体所占比例小对网格模型使用挤压算法图11漫画风格肖像的生成结果经过对整体特征和局部特征的分步变形，绘制结果就是基本的夸张漫画效果.!"#影像绘制风格化经过夸张变形的人脸照片已经极具漫画效果，依据用户选择的绘制风格对图像进行处理，可实现油画笔、卡通着色等效果，从而得到不同绘制风格的漫画肖像.部分效果如图11所示，从左至右依次为照片、变形后的照片、某种绘制风格的漫画肖像.644计算机辅助设计与图形学学报2007年!结论本文通过分析夸张肖像漫画的作画规律，提出了基于分阶段变形的漫画风格的人脸肖像生成算法，可以根据用户给定的人脸照片，通过对关键特征点的交互标定自动生成具有夸张效果的正面人脸肖像漫画.本文算法仅需用户交互实现14个特征点的标定和绘制风格的选择，易于操作，并且生成效果具有一定的随机性，计算简单、效率较高.在深刻理解漫画作画规律的基础上，采用了合理的变形方式，分阶段变形夸张，取得了接近手绘的良好效果.下一步的工作包括用人脸识别的相应研究成果来自动生成关键特征点代替用户的交互；实现更多的图像绘制风格，以满足用户的个性化需求；研究如何生成任意姿态和角度的肖像漫画，以及结合侧面照片进一步改进夸张效果等.参考文献［1］B e ier T，N ee l y S，F eature-based i m a g e m eta m or p hos is［C］!!C om p uter G ra p h ics P roceed i n g s，A nnual C onf erence S eries，ACM S I GGRAPH，Ch ica g o，1992：35-42［2］B rennan S E.C aricature g enerator［D］.C a m bri d g e，M A：M I T，1982［3］T om i na g a M，Fukuoka S，M uraka m i K，!"#$.F acial caricaturi n g W it h m o tion caricaturi n g i n P I CA S SO s y ste m［C］!!P roceed i n g s of t he I EEE!A SM E I nternational C onf erence onA dvanced I nte lli g ent M echatron ics’97，T ok y o，1997：30-37［4］Chen H on g，Zhen g N ann i n g，Xu Y i n gg i n g，!"#$.A n exa m p le-based f acial sketch g eneration s y ste m［J］.Journal o f S o ft W are，2003，14（3）：202-208（i n Ch i nese）（陈洪，郑南宁，徐迎庆，等.基于样本学习的人像线条画生成系统［J］.软件学报，2003，14（3）：202-208）［5］Jian g Pe i y i n g，L iao W enhon g，L i C ai y an.A utom atic caricatureg eneration b y anal y zi n g f acial f eatures［C］!!P roceed i n g s o f2004A s ia C onf erence on C om p uter V is ion，Je j u Is land，2004：89-94（i n Ch i nese）（江佩颖，廖文宏，李蔡彦.以脸部特征为基础的肖像画产生系统［C］!!亚洲计算机视觉会议论文集，Je j u Is land，2004：89-94）［6］R ed m an L enn.H oW to dra W caricatures［M］.Ch ica g o：M c G ra W-H ill，1984［7］S ato M，S ai g o Y，H ash i m a K azuo，!"#$.A n autom atic f acial caricaturi n g m et hod f or2D realistic p ortraits us i n g characteristicp o i nts［OL］.［2006-06-12］.htt p：!!WWW.i de m p lo y ee.i d.tue.n l!g.W.m.rauterber g!conf erences!CD doN o t O p en!ADC!fi nalp a p er!309.p df7444期阎芳等：漫画风格的人脸肖像生成算法漫画风格的人脸肖像生成算法作者：阎芳， 费广正， 柳婷婷， 马文慧， 石民勇， Yan Fang， Fei Guangzheng， LiuTingting， Ma Wenhui， Shi Minyong作者单位：阎芳,柳婷婷,马文慧,Yan Fang,Liu Tingting,Ma Wenhui(中国传媒大学计算机与软件学院,北京,100024)， 费广正,石民勇,Fei Guangzheng,Shi Minyong(中国传媒大学动画学院,北京,100024)刊名：计算机辅助设计与图形学学报英文刊名：JOURNAL OF COMPUTER-AIDED DESIGN & COMPUTER GRAPHICS年，卷(期)：2007,19(4)被引用次数：3次1.Redman Lenn How to draw caricatures 19842.江佩颖;廖文宏;李蔡彦以脸部特征为基础的肖像画产生系统 20043.陈洪;郑南宁;徐迎庆基于样本学习的人像线条画生成系统[期刊论文]-软件学报 2003(03)4.Sato M;Saigo Y;Hashima Kazuo An automatic facial caricaturing method for 2D realistic portraits using characteristic points 20065.Tominaga M;Fukuoka S;Murakami K Facial caricaturing with motion caricaturing in PICASSO system 19976.Brennan S E Caricature generator 19827.Beier T;Neely S Feature-based image metamorphosis 19921.陈文娟.石民勇.孙庆杰利用人脸特征及其关系的漫画夸张与合成[期刊论文]-计算机辅助设计与图形学学报2010(1)2.陈文娟.石民勇.孙庆杰人脸漫画特征关系夸张及相像度优化[期刊论文]-计算机应用 2009(z2)3.陈文娟.石民勇.孙国玉.孙庆杰计算机肖像漫画方法综述[期刊论文]-计算机应用 2009(8)本文链接：/Periodical_jsjfzsjytxxxb200704007.aspx。

参数化的肖像漫画生成算法SU Yan-hui;LI Shuai;ZHAN Yong-song【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2014(31)5【摘要】The existing methods of computer generated cartoons are mostly realized by high-level semantic analyze or template based way， those methods are more focus on exaggerated templates and proportion， but less form the essence of artist s pain-tings， which use%现有计算机生成漫画的方法大多基于高层语义描述和图像模板的方式来实现，主要通过基于图像变形的算法达到漫画夸张的效果，更多关注的是夸张点的位置模板和夸张的比例，很少从艺术家的绘画本质，即线条来描述夸张的尺度。

参数化的方法从艺术家绘画的本质线条出发，分析夸张的基本原理，构建组成人脸夸张各器官的线条元素，将漫画的夸张特征转换为一些可控制的参数，并通过局部参数的控制调整，实现不同艺术风格的漫画。

实验证明该方法实现的漫画效果线条造型丰富，夸张效果突出，较好地还原了艺术家漫画夸张的线条表现本质。

【总页数】4页(P1562-1565)【作者】SU Yan-hui;LI Shuai;ZHAN Yong-song【作者单位】College of Computer Science，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China;Guangxi Key Laboratory of Trusted Software，Guilin University of Electronic Technology，Guilin Guangxi 541004，China;Guangxi Key Laboratory of Trusted Software，Guilin University of Electronic Technology，Guilin Guangxi 541004，China【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于NMF和LS-SVM的肖像漫画生成算法研究 [J], 王海君;杨士颖;王雁飞2.漫画风格的人脸肖像生成算法 [J], 阎芳;费广正;柳婷婷;马文慧;石民勇3.基于相关分析的肖像素描漫画生成系统 [J], 华博;李帅;湛永松4.基于颜色量化的肖像漫画生成方法研究 [J], 韩燕丽;杨慧炯5.基于特征变形的人脸肖像漫画生成 [J], 冯晓斐; 潘翔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。