셀 애니메이션을 위한 생성 모델: 조사

Generative AI for Cel-Animation: A Survey

January 8, 2025

저자: Yunlong Tang, Junjia Guo, Pinxin Liu, Zhiyuan Wang, Hang Hua, Jia-Xing Zhong, Yunzhong Xiao, Chao Huang, Luchuan Song, Susan Liang, Yizhi Song, Liu He, Jing Bi, Mingqian Feng, Xinyang Li, Zeliang Zhang, Chenliang Xu

cs.AI

초록

전통적인 셀룰로이드(Cel) 애니메이션 제작 파이프라인은 스토리보드, 레이아웃 디자인, 키프레임 애니메이션, 인betweening 및 색칠과 같은 여러 필수 단계로 구성되어 있으며, 상당한 수동 노력, 기술 전문 지식 및 상당한 시간 투자가 필요합니다. 이러한 도전은 역사적으로 Cel-Animation 제작의 효율성과 확장 가능성을 방해해 왔습니다. 대규모 언어 모델, 멀티모달 모델 및 확산 모델을 포함하는 생성적 인공지능(GenAI)의 등장은 인between 프레임 생성, 색칠 및 스토리보드 작성과 같은 작업을 자동화함으로써 혁신적인 해결책을 제공합니다. 이 조사는 AniDoc, ToonCrafter 및 AniSora와 같은 도구를 통해 창작자들에게 넓은 범위의 접근성을 제공하고 예술가들이 창의적 표현과 예술적 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 함으로써 전통적인 애니메이션 워크플로우를 혁신하는 GenAI 통합이 어떻게 이루어지고 있는지 탐구합니다. 잠재력에도 불구하고 시각적 일관성 유지, 스타일 일관성 보장 및 윤리적 고려 사항 해결과 같은 문제가 계속해서 도전을 제기하고 있습니다. 더 나아가, 본 논문은 AI 보조 애니메이션의 미래 방향과 잠재적인 발전을 논의합니다. 추가 탐구 및 자료는 아래 GitHub 저장소를 방문해 주십시오: https://github.com/yunlong10/Awesome-AI4Animation

English

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, issues such as maintaining visual consistency, ensuring stylistic coherence, and addressing ethical considerations continue to pose challenges. Furthermore, this paper discusses future directions and explores potential advancements in AI-assisted animation. For further exploration and resources, please visit our GitHub repository: https://github.com/yunlong10/Awesome-AI4Animation