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Correspondence specification learned from master frames for automatic inbetweening

机译：从主框架中学习的对应规范，用于自动中间

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We present a new approach to automatically specify the correspondences between hand-drawn keyframes for automatic inbetweening in 2D facial cartoon animation. Recent techniques are not robust to occlusion as they mainly rely on the information provided by the keyframes, which are 2D drawings lacking 3D information. Our approach creates a hybrid face model to learn the prior knowledge about the approximate 3D geometry and multi-view appearances of an individual character's face from master frames to overcome the lack of information. Based on the hybrid model, we combine our example-based stroke annotating method with our example-based viewpoint recognition method to automatically specify accurate stroke correspondences, even when there is occlusion. Our approach facilitates auto-inbetweening much.
机译：我们提出了一种新方法，可以自动指定手绘关键帧之间的对应关系，以便在2D面部卡通动画中自动进行中间处理。最近的技术对于遮挡并不稳健，因为它们主要依赖于关键帧提供的信息，关键帧是缺少3D信息的2D工程图。我们的方法创建了一个混合面部模型，以从主框架中学习有关单个角色面部的近似3D几何形状和多视图外观的先验知识，从而克服了信息不足的问题。基于混合模型，我们将基于示例的笔划注释方法与基于示例的视点识别方法相结合，以自动指定准确的笔划对应关系，即使存在遮挡也是如此。我们的方法有助于自动进行中间设置。

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