Intelligence Artificielle Générative pour l'Animation Traditionnelle : Une Étude

Generative AI for Cel-Animation: A Survey

January 8, 2025

Auteurs: 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

Résumé

Le processus de production traditionnel de l'animation Celluloïd (Cel) comprend plusieurs étapes essentielles, telles que le storyboard, la conception de la mise en page, l'animation par images clés, l'interpolation et la colorisation, qui exigent un effort manuel substantiel, une expertise technique et un investissement en temps significatif. Ces défis ont historiquement entravé l'efficacité et la scalabilité de la production d'animations Cel. L'avènement de l'intelligence artificielle générative (GenAI), englobant de grands modèles de langage, des modèles multimodaux et des modèles de diffusion, offre des solutions innovantes en automatisant des tâches telles que la génération d'images intermédiaires, la colorisation et la création de storyboards. Cette étude explore comment l'intégration de la GenAI révolutionne les flux de travail traditionnels de l'animation en réduisant les barrières techniques, en élargissant l'accessibilité à un plus large éventail de créateurs à travers des outils tels que AniDoc, ToonCrafter et AniSora, et en permettant aux artistes de se concentrer davantage sur l'expression créative et l'innovation artistique. Malgré son potentiel, des problèmes tels que le maintien de la cohérence visuelle, la garantie de la cohérence stylistique et la prise en compte des considérations éthiques continuent de poser des défis. De plus, cet article aborde les orientations futures et explore les avancées potentielles dans l'animation assistée par l'IA. Pour une exploration plus approfondie et des ressources, veuillez visiter notre dépôt GitHub : 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