• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권7호
• /
• pp.1794-1806
• /
• 2023

This study presents a method for capturing photographs of users as input and converting them into 2D character animation sprites using a generative adversarial network-based artificial intelligence network. Traditionally, 2D character animations have been created by manually creating an entire sequence of sprite images, which incurs high development costs. To address this issue, this study proposes a technique that combines motion videos and sample 2D images. In the 2D sprite generation process that uses the proposed technique, a sequence of images is extracted from real-life images captured by the user, and these are combined with character images from within the game. Our research aims to leverage cutting-edge deep learning-based image manipulation techniques, such as the GAN-based motion transfer network (impersonator) and background noise removal (U² -Net), to generate a sequence of animation sprites from a single image. The proposed technique enables the creation of diverse animations and motions just one image. By utilizing these advancements, we focus on enhancing productivity in the game and animation industry through improved efficiency and streamlined production processes. By employing state-of-the-art techniques, our research enables the generation of 2D sprite images with various motions, offering significant potential for boosting productivity and creativity in the industry.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권8호
• /
• pp.4255-4269
• /
• 2019

This paper proposes an image generation method using a Multi Discriminator Generative Adversarial Net (MDGAN) as a next generation 2D game sprite creation technique. The proposed GAN is an Autoencoder-based model that receives three areas of information-color, shape, and animation, and combines them into new images. This model consists of two encoders that extract color and shape from each image, and a decoder that takes all the values of each encoder and generates an animated image. We also suggest an image processing technique during the learning process to remove the noise of the generated images. The resulting images show that 2D sprites in games can be generated by independently learning the three image attributes of shape, color, and animation. The proposed system can increase the productivity of massive 2D image modification work during the game development process. The experimental results demonstrate that our MDGAN can be used for 2D image sprite generation and modification work with little manual cost.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.1310-1318
• /
• 2007

최근 매스컴이나 공영방송에서 예쁜 여자, 멋있는 남자들만이 대우를 받는다는 것이 사회 문제로 대두되어 TV프로의 주제로 다루어진 적이 있습니다. 분명 이러한 편향된 사고방식이 올바르지는 않지만 상대적으로 현대 사회를 살아가는 많은 사람들이 외적 이미지 즉, 1차 적인 시각적 이미지와 효과를 중시하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 컴퓨터 영상 게임 역시 유행과 소비자 기호가 빠르게 변화하고 있으며 캐릭터 디자인 역시 빠른 변화를 거듭하고 있습니다. 이러한 급변하는 환경 속에서 디자이너가 창조적이고 효율적인 게임 캐릭터 디자인 개발을 하기 위해서는 이를 뒷받침해줄 수 있는 새로운 프로세스의 개발이 필요합니다. 또한 유저(User)에게 최초의 구매 욕구를 자극하는 첫 번째 수단은 바로 영상 그래픽디자인의 질입니다. 바로 강력한 시각적 효과로써 그래픽의 화면이 더욱 부드럽게, 보다 더 화려한 리얼리티의 실현을 유저(User)들은 바라고 있으며 또한 컴퓨터게임 그래픽 역시 이러한 방향으로 발전해 가고 있습니다. 본 연구에서는 이러한 과정을 3d와 2d의 게임그래픽을 적절히 배합하고 효율적으로 사용하여 디자이너가 3D 캐릭터를 개발하는데 있어서 능력의 한계를 극복하고 최대의 효과를 낼 수 있도록 하는데 그 목적을 두었습니다.