Semi-supervised reference-based sketch extraction using a contrastive learning framework

📄 arXiv: 2407.14026v1 📥 PDF

作者: Chang Wook Seo, Amirsaman Ashtari, Junyong Noh

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-19

备注: Main paper 1-12 page, Supplementary 13-34 page

期刊: ACM Transactions on Graphics (TOG) 2023, Volume 42, Issue 4 Article No.: 56, Pages 1 - 12

💡 一句话要点

提出基于对比学习的半监督参考素描提取方法，解决风格迁移素描生成难题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 素描提取 风格迁移 对比学习 半监督学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有素描提取方法难以捕捉不同艺术家的独特风格，且风格迁移素描生成依赖配对数据，训练困难。
  2. 利用对比学习框架，通过参考素描引导，实现半监督非配对数据的多模态素描提取，模仿特定风格。
  3. 实验结果表明，该方法在素描提取质量和风格迁移效果上，均优于现有技术水平的方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态素描提取方法，该方法能够在半监督的条件下，通过非配对数据训练，模仿给定参考素描的风格。素描反映了个体艺术家的绘画风格，因此在从彩色图像中提取素描时，考虑其独特的风格非常重要。然而，现有的大多数素描提取方法被设计为提取单一风格的素描。尽管已经有一些尝试生成各种风格的素描，但这些方法通常存在两个局限性：结果质量低，以及由于需要配对数据集而导致模型训练困难。定量和定性评估结果表明，我们的方法优于最先进的素描提取方法和非配对图像转换方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有素描提取方法主要存在两个痛点：一是无法有效捕捉不同艺术家的绘画风格，导致提取的素描风格单一；二是风格迁移素描生成通常需要配对的彩色图像和素描图像数据集，而获取这种配对数据成本高昂，限制了模型的泛化能力。

核心思路：本文的核心思路是利用对比学习框架，学习参考素描的风格特征，并将这些特征迁移到彩色图像的素描提取过程中。通过对比学习，模型能够区分不同风格的素描，并学习如何将彩色图像转换为具有特定风格的素描。同时，采用半监督学习的方式，降低对配对数据的依赖。

技术框架：该方法采用多模态学习框架，主要包含以下模块：1) 素描提取器：用于从彩色图像中提取初始素描；2) 风格编码器：用于提取参考素描的风格特征；3) 风格迁移模块：将风格编码器提取的风格特征融入到初始素描中，生成具有特定风格的素描；4) 对比学习模块：用于区分不同风格的素描，并优化风格编码器和风格迁移模块。整个流程是非配对的，即彩色图像和参考素描不需要一一对应。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将对比学习引入到素描提取任务中，通过对比学习，模型能够更好地学习和区分不同风格的素描，从而实现更有效的风格迁移。此外，采用半监督学习的方式，降低了对配对数据的依赖，使得模型能够利用更多的非配对数据进行训练，提高了模型的泛化能力。

关键设计：在对比学习模块中，采用了InfoNCE损失函数，用于最大化正样本对（同一风格的素描）之间的相似度，并最小化负样本对（不同风格的素描）之间的相似度。风格编码器和素描提取器可以使用卷积神经网络（CNN）或Transformer等网络结构。具体的网络结构和参数设置需要根据实际数据集进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在素描提取质量和风格迁移效果上均优于现有技术水平的方法。通过定量评估和定性比较，证明了该方法能够有效地提取具有特定风格的素描，并且在非配对数据训练的条件下，依然能够取得良好的性能。具体的性能数据（如PSNR、SSIM等）和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像编辑、艺术创作、动漫设计等领域。例如，用户可以通过提供一张参考素描，将普通照片转换为具有特定艺术家风格的素描作品。此外，该方法还可以用于生成各种风格的动漫角色，为动漫创作提供便利。未来，该技术有望进一步发展，实现更加精细和个性化的素描风格迁移。

📄 摘要（原文）

Sketches reflect the drawing style of individual artists; therefore, it is important to consider their unique styles when extracting sketches from color images for various applications. Unfortunately, most existing sketch extraction methods are designed to extract sketches of a single style. Although there have been some attempts to generate various style sketches, the methods generally suffer from two limitations: low quality results and difficulty in training the model due to the requirement of a paired dataset. In this paper, we propose a novel multi-modal sketch extraction method that can imitate the style of a given reference sketch with unpaired data training in a semi-supervised manner. Our method outperforms state-of-the-art sketch extraction methods and unpaired image translation methods in both quantitative and qualitative evaluations.