照亮星星的人们2023-7-11 00:46 /
---今日工作总结---
1. 数据集制作的分析工作。
数据集这边比较棘手。不管是原素材收集还是生产标签上。原素材收集上，需求高分辨率、信噪比极高的线稿、且只包含前景上色不包含背景。互联网上大部分线摄多次转载，信噪比低且属于LO预演稿带有上色，不能用于网络数据集制作。
生产标签上，使用基于segments的方法对数据干净程度较高（但与行业标准对接也较好），处理数据的复杂程度比基于pixel的方法复杂（需要手动提取数据颜色标签）。
Anime Transformer里面使用的correspondence labels在2D动画中是不可获得的，于是只能使用论文中提到的第二种color-label + random correspondence的方法，但是这种方法效果从指标上看相当有限。这篇论文还存在无法解决的问题。
2. 使用TraceMan和Paintman进行了上色练习。
bilibili@机器猫吧 提供了几乎全网唯一公开的动画工程文件
【机器猫吧动画】动画后期（动画摄影）演示——附工程文件https://www.bilibili.com/video/BV1Tk4y1z7PS/?vd_source=f9be4fc18e7a5523eaa864b3603331f2
在这上面进行了练习，对此难得的学习素材真的非常感激，动画行业需要开源
3. 对大理寺日志的公开线稿进行了拆帧和数据清洗。如有必要，提取1-2 cuts手动上色作为数据集。
1. 数据集制作的分析工作。
数据集这边比较棘手。不管是原素材收集还是生产标签上。原素材收集上，需求高分辨率、信噪比极高的线稿、且只包含前景上色不包含背景。互联网上大部分线摄多次转载，信噪比低且属于LO预演稿带有上色，不能用于网络数据集制作。
生产标签上，使用基于segments的方法对数据干净程度较高（但与行业标准对接也较好），处理数据的复杂程度比基于pixel的方法复杂（需要手动提取数据颜色标签）。
Anime Transformer里面使用的correspondence labels在2D动画中是不可获得的，于是只能使用论文中提到的第二种color-label + random correspondence的方法，但是这种方法效果从指标上看相当有限。这篇论文还存在无法解决的问题。
2. 使用TraceMan和Paintman进行了上色练习。
bilibili@机器猫吧 提供了几乎全网唯一公开的动画工程文件
【机器猫吧动画】动画后期（动画摄影）演示——附工程文件https://www.bilibili.com/video/BV1Tk4y1z7PS/?vd_source=f9be4fc18e7a5523eaa864b3603331f2
在这上面进行了练习，对此难得的学习素材真的非常感激，动画行业需要开源
3. 对大理寺日志的公开线稿进行了拆帧和数据清洗。如有必要，提取1-2 cuts手动上色作为数据集。