從手勢動作生成草圖：AirSketch

核心概念

AirSketch 透過訓練一個可控圖像擴散模型，將手勢動作轉化為流暢且美觀的草圖，無需使用頭戴式裝置或數位標記，提升了繪圖的便捷性和可及性。

摘要

書目資訊

• 論文標題：AirSketch: Generative Motion to Sketch
• 作者：Hui Xian Grace Lim, Xuanming Cui, Yogesh S Rawat, Ser-Nam Lim
• 機構：美國中佛羅里達大學
• 發表於：NeurIPS 2024 (第 38 屆神經信息處理系統大會)

研究目標

本研究旨在探索一種無需額外感測器或標記，僅憑藉手勢動作影片便能生成草圖的方法，以提升繪圖的便捷性和可及性。

方法

研究團隊提出 AirSketch，利用可控圖像擴散模型 (DM) 來生成草圖。他們設計了一個基於增強的自監督訓練程序，使模型能夠學習從高度雜亂的手部追蹤圖像轉換為清晰、美觀的草圖，同時保留原始追蹤數據中的基本視覺線索。

關鍵發現

• 實驗結果顯示，經過增強訓練的可控圖像擴散模型能夠識別並解讀雜亂追蹤圖像中的正確視覺線索，並生成忠實且美觀的草圖，同時對未見過的物體保持穩健性。
• 透過簡單的增強，該模型能夠完成草圖補全和文字指示的筆劃風格化。
• 研究發現，局部增強對於去除抖動和校正變形線條至關重要，而錯誤筆劃增強則確保模型不會錯誤地遵循這些錯誤筆劃引入的空間條件。
• 文字提示在處理未見過的類別時更為重要，模型在沒有文字提示的情況下，更容易生成見過的類別的草圖。

主要結論

本研究證明了可控圖像擴散模型在無標記空中繪圖方面的潛力，並提出了一種有效的訓練方法。這項工作為基於手勢動作的草圖生成開闢了新的可能性，並為可控擴散模型在 AirSketch 和 AR/VR 中的應用提供了新的思路。

研究意義

此研究為無標記空中繪圖提供了新的解決方案，並為可控圖像擴散模型在草圖生成領域的應用提供了新的見解。

局限與未來研究方向

• 目前的研究主要集中在簡單、卡通風格的草圖生成，未來可以探索更複雜、彩色圖像的生成。
• 需要進一步研究如何利用手勢動作來控制更細粒度的草圖細節，例如筆劃粗細、紋理等。
• 需要探索如何提高模型對不同用戶手勢動作風格的適應性。

統計資料

與真實草圖相比，SSIM 提高了 10%，LPIPS 降低了 6%，CD 降低了 21%。
僅應用局部增強時，SSIM 提升了 10%，而僅應用錯誤筆劃和結構增強時，SSIM 分別提升了 4% 和 0%。
僅應用錯誤筆劃和結構增強時，CD 分別降低了 9% 和 3%。
在未見過的類別中，當沒有文字提示時，CLIP I2T 和 CD 分別下降了 24.7% 和 21.4%，而在見過的類別中，則分別下降了 4.9% 和 10.3%。

引述

"We explore a different use case by using controllable DMs to “reconstruct” clean sketches from severely distorted and noisy input images obtained with a hand tracking algorithm."
"Our experiments show that with our augmentation-based training, controllable image DMs are able to recognize and interpret correct visual cues from noisy tracking images, some of which even appear to be nearly unrecognizable to the human eye, and generate sketches faithfully and aesthetically, while being robust to unseen objects."

從以下內容提煉的關鍵洞見

AirSketch: Generative Motion to Sketch

by Hui Xian Gra... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.08906.pdf

深入探究

如何將 AirSketch 的技術應用於更複雜的 3D 建模或動畫製作？

AirSketch 的核心技術是將二維手勢動作轉化為簡潔的線條草圖。若要應用於更複雜的 3D 建模或動畫製作，則需要克服以下挑戰：

從 2D 到 3D 的轉換: AirSketch 目前只能處理二維平面上的手勢，需要開發新的算法將二維手勢動作映射到三維空間，例如利用多攝像頭捕捉深度信息，或結合 IMU 等傳感器數據進行三維重建。
複雜形狀的生成: AirSketch 主要生成簡潔的線條草圖，而 3D 建模需要生成包含更多細節和複雜拓撲結構的模型。這需要更強大的生成模型，例如利用 NeRF 等技術生成更精細的三維形狀。
動畫製作: AirSketch 目前只能生成靜態的草圖，若要製作動畫，需要捕捉手勢動作的時間序列信息，並將其轉化為模型的運動軌跡和形變。這需要結合骨骼動畫、物理模擬等技術。

總之，AirSketch 的技術為 3D 建模和動畫製作提供了一個新的思路，但要實現更複雜的應用，還需要克服許多技術挑戰。

如果用戶的手勢動作追蹤數據非常精準，AirSketch 的模型是否還有存在的必要？

即使手勢動作追蹤數據非常精準，AirSketch 的模型仍然有存在的必要。因為：

簡化操作: 即使追蹤數據精準，直接將手勢軌跡轉化為線條也會顯得雜亂無章。AirSketch 的模型可以對數據進行降噪和簡化，生成更美觀、更易於理解的草圖。
風格化: AirSketch 的模型可以學習不同的繪畫風格，即使是相同的動作軌跡，也能生成不同風格的草圖，滿足用戶不同的需求。
輔助創作: 即使是經驗豐富的畫師，在進行 3D 建模或動畫製作時，也需要先繪製草圖來構思和調整。AirSketch 可以作為一種輔助工具，幫助創作者更快速、更直觀地表達創意。

因此，即使在高精度追蹤數據的條件下，AirSketch 的模型仍然具有重要的應用價值。

AirSketch 的出現是否意味著未來人們將不再需要學習傳統的繪畫技巧？

AirSketch 的出現並不能取代傳統繪畫技巧，兩者之間更多的是互補關係。

AirSketch 降低了創作門檻: AirSketch 可以幫助沒有繪畫基礎的人快速生成草圖，表達創意。但要創作出真正優秀的作品，仍然需要對構圖、色彩、光影等傳統繪畫技巧有一定的了解。
傳統繪畫技巧不可替代: 傳統繪畫技巧是藝術創作的基礎，AirSketch 等技術只能作為輔助工具，幫助藝術家更有效地表達創意。藝術家仍然需要不斷學習和精進傳統繪畫技巧，才能創作出更具藝術性和感染力的作品。

總之，AirSketch 的出現為藝術創作提供了新的可能性，但並不能取代傳統繪畫技巧。兩者相輔相成，共同推動藝術創作的發展。