[논문]인간자세 추정방법에 의한 2차원 웹툰 캐릭터 포즈 생성

정희용; 신춘성

doi:10.5909/jbe.2022.27.5.718

인간자세 추정방법에 의한 2차원 웹툰 캐릭터 포즈 생성
Pose Creation of Character in Two-Dimensional Cartoon through Human Pose Estimation 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.27 no.5, 2022년, pp.718 - 727

정희용 (전남대학교 인공지능융합학과) , 신춘성 (전남대학교 문화전문대학원)

초록
AI-Helper

국내 웹툰 산업 매출액이 전년도 대비 약 65% 폭발적 성장을 하였고 향후 매출 규모가 1조원을 돌파할 것이라 예상을 하고 있다. 웹툰 제작 과정을 살펴보면 스토리와 콘티와 같이 창작을 필요로 하는 작업도 있지만, 스케치와 펜터치와 같은 단순 반복 작업도 있기 때문에 최근 주목받고 있는 딥러닝 기반 인간자세 추정방법을 사용하여 간소화 할 수 있다면, 웹툰 제작 과정을 효과적으로 개선할 수 있다. 따라서 본 연구는 인간자세 추정방법을 사용하여 인간의 동작을 스케치한 2차원 웹툰 캐릭터와 관절을 매칭 시켜서, 인간의 동작에 따라서 캐릭터의 동작을 생성시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 생성한 2차원 캐릭터를 SVG 파일 형식인 벡터화된 그래픽 이미지로 생성시켜 인간자세의 관절을 나타내는 스켈레톤과 매칭을 시켰다. 실험결과를 통해 2차원 웹툰 캐릭터의 포즈가 웹 카메라의 사용자 자세와 동일한 동작을 생성시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한 저장한 정지 이미지에서 하나의 포즈를 선별하여 필요한 장면에 삽입할 수도 있고, 연속 동작에 대하여 비디오로 녹화하여 포즈 선별을 할 수 있다는 점도 확인하였다. 제안한 포즈 생성 방법은 기존의 포즈 투 포즈 방식 애니메이션 포즈 생성에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Korean domestic cartoon industry has grown explosively by 65% compared to the previous year. Then the market size is expected to exceed KRW 1 trillion. However, excessive work results in health deterioration. Moreover, this working environment makes the production of human resources insufficient, repeating a vicious cycle. Although some tasks require creation activity during cartoon production, there are still a lot of simple repetitive tasks. Therefore, this study aimed to develop a method for creating a character pose through human pose estimation (HPE). The HPE is to detect key points for each joint of a user. The primary role of the proposed method was to make each joint of the character match that of the human. The proposed method enabled us to create the pose of the two-dimensional cartoon character through the results. Furthermore, it was possible to save the static image for one character pose and the video for continuous character pose.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 네이버 웹툰에서의 인공지능(AI) 연구 사례^[2] Fig. 1. Examples of research achievement of NEVER webtoon^[2]
그림 그림 2. 웹툰 캐릭터 포즈 생성 기술 개발 목표 개념 및 작업 순서 Fig. 2. Target concept and work process to create the pose of the webtoon character
그림 그림 3. 90개의 주요 지점과 78개의 뼈로 구성된 전신 리그 Fig. 3. Total body rig constructed by the 90 main point and 78 bone
그림 그림 4. 디자인 소프트웨어에 리그가 삽입된 일러스트레이션 예시 Fig. 4. An example of illustration with the rig in the design software
그림 그림 5. 포즈 생성을 위한 웹 페이지 구현 Fig. 5. Demonstration of the pose creation on the web page
그림 그림 6. 2차원 캐릭터 포즈 생성 결과 Fig. 6. Results of the pose creation for the 2D character of cartoon
그림 그림 7. 다양한 2차원 캐릭터의 포즈 생성 결과 Fig. 7. Results of the pose creation for four kinds of 2D characters of cartoon
그림 그림 8. 제안한 방법으로 실제 웹툰을 제작해 본 결과 Fig. 8. Results of the webtoon using the proposed method

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원문보기 상세보기
SVG file, Adobe, (https://www.adobe.com/kr/creativecloud/file-types/image/vector/svg-file.html).
S. Huang, "Pose Animator," TensorFlow Blog, 2020. https://blog.tensorflow.org/2020/05/pose-animator-open-source-tool-to-bring-svg-characters-to-life.html.
Y. Mun, H. Kim, C. Kim, H. Jeong, "Development of webtoon tool based PoseNet," Korean Domestic Conference, Korean Institute of Smart Media, June, 2022. https://kism.jams.or.kr/co/com/EgovMenu. kci?s_url/ac/conference/main/jmMain.kci&s_MenuIdMENU-000000000030000&accnIdAC0000000021

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