신경회로망을 이용한 2D 애니메이션 장면 간의 캐릭터 자동 색 변환

Automatic Color Transformation of Characters Between 2D Animation Scenes Using Neural Network

기존의 2D 애니메이션에 나타나는 캐릭터 색은 아트 디렉터의 주관적 색감에 의해 지정되고 있는데 장면의 분위기가 달라지면 동일 캐릭터일지라도 지정되는 색이 다르게 된다. 본 논문에서는 2D 애니메이션 각 장면마다의 캐릭터 색을 자동 생성할 뿐 아니라 아트 디렉터의 주관적 색감을 재현하기 위해 비선형시스템인 신경회로망을 이용하여 캐릭터 색을 자동적으로 변환하는 모델을 제안하였다. 구체적으로, 기존의 2D 애니메이션 장면에 있는 캐릭터 색을 활용하여 캐릭터의 기본색이 각 장면마다 달라지는 것을 신경회로망으로 학습시켜 어떠한 캐릭터 일지라도 기본색 만 주어진다면 그 장면 분위기에 잘 어울리는 색을 자동으로 변환하는 것이 가능하도록 하였다. 그리고 애니메이션 색채전문가들의 평가를 통해 다양한 장면에서 자동 변환된 캐릭터 색에 대한 자연스러움의 정도를 검증함으로써 본 연구에서 제안한 장면에 따른 캐릭터 색의 자동변환 시스템의 타당성을 입증하였다.

Colors of 2D animation characters are generally assigned by art directors' subjective color sense. Even same characters should be colored differently according to the mood of animation scenes. In this study, we introduce the model for automatic color transformation of characters by using neural network. It can not only create automatically colors of characters which are good matched with 2D animation scenes but also reproduce art directors' subjective color sense. Specifically, this neural network model is initially made to learn the patterns of color change between basic colors of characters and colors of characters in various scene. Then if you know basic colors of some characters, you can derive colors of characters under other light source environments using the learned neural network. Subjective ratings(which is adopted to verify the proposed model) by color experts on the automatically transformed colors showed that the colors created by the model tended to be evaluated natural.