Traditional Celluloid (Cel) Animation production pipeline encompasses multiple essential steps, including storyboarding, layout design, keyframe animation, inbetweening, and colorization, which demand substantial manual effort, technical expertise, and significant time investment. These challenges have historically impeded the efficiency and scalability of Cel-Animation production. The rise of generative artificial intelligence (GenAI), encompassing large language models, multimodal models, and diffusion models, offers innovative solutions by automating tasks such as inbetween frame generation, colorization, and storyboard creation. This survey explores how GenAI integration is revolutionizing traditional animation workflows by lowering technical barriers, broadening accessibility for a wider range of creators through tools like AniDoc, ToonCrafter, and AniSora, and enabling artists to focus more on creative expression and artistic innovation. Despite its potential, challenges like visual consistency, stylistic coherence, and ethical considerations persist. Additionally, this paper explores future directions and advancements in AI-assisted animation. For further exploration and resources, please visit our GitHub repository: https://github.com/yunlong10/Awesome-AI4Animation


翻译:传统的赛璐珞动画制作流程包含多个关键步骤,如故事板绘制、布局设计、关键帧动画、中间帧生成与上色,这些步骤需要大量的人工投入、专业技术知识以及显著的时间成本。这些挑战历来制约着赛璐珞动画制作的效率与可扩展性。生成式人工智能的兴起,包括大语言模型、多模态模型和扩散模型,通过自动化中间帧生成、上色及故事板创建等任务,提供了创新的解决方案。本综述探讨了生成式人工智能的整合如何通过降低技术门槛、借助AniDoc、ToonCrafter和AniSora等工具扩大创作者的参与范围,并使艺术家能更专注于创意表达与艺术创新,从而革新传统动画工作流程。尽管潜力巨大,但视觉一致性、风格连贯性及伦理考量等挑战依然存在。此外,本文还探讨了人工智能辅助动画的未来发展方向与进展。如需进一步探索及相关资源,请访问我们的GitHub仓库:https://github.com/yunlong10/Awesome-AI4Animation

0
下载
关闭预览

相关内容

艺术迄今依旧没有公认的定义,目前广义的艺术乃是由具有智能思考能力的动物,透过各种形式及工具以表达其情感与意识,因而产生的结果。艺术不只存在于人类社会中,也存在于其他相对高等的动物。
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
论文浅尝 | GEOM-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks
开放知识图谱
14+阅读 · 2020年4月8日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
Arxiv
25+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员