State of the "Art”: A Taxonomy of Artistic Stylization Techniques for Images and Video

This paper surveys the field of nonphotorealistic rendering (NPR), focusing on techniques for transforming 2D input (images and video) into artistically stylized renderings. We first present a taxonomy of the 2D NPR algorithms developed over the past two decades, structured according to the design characteristics and behavior of each technique. We then describe a chronology of development from the semiautomatic paint systems of the early nineties, through to the automated painterly rendering systems of the late nineties driven by image gradient analysis. Two complementary trends in the NPR literature are then addressed, with reference to our taxonomy. First, the fusion of higher level computer vision and NPR, illustrating the trends toward scene analysis to drive artistic abstraction and diversity of style. Second, the evolution of local processing approaches toward edge-aware filtering for real-time stylization of images and video. The survey then concludes with a discussion of open challenges for 2D NPR identified in recent NPR symposia, including topics such as user and aesthetic evaluation.

本論文では、2D入力（画像やビデオ）を芸術的に様式化されたレンダリングに変換する技術に焦点を当て、ノンフォトリアリスティックレンダリング（NPR）の分野を調査する。まず、過去20年間に開発された2D NPRアルゴリズムの分類法を提示し、各技術の設計特性と動作に従って構成する。次に、90年代初期の半自動ペイントシステムから、画像勾配分析によって駆動される90年代後半の自動ペインタリーレンダリングシステムまでの発展年表を説明する。次に、NPRの文献における2つの相補的な傾向を、我々の分類法を参照しながら取り上げる。第一に、より高度なコンピュータビジョンとNPRの融合であり、芸術的抽象化とスタイルの多様性を推進するシーン分析への傾向を示している。第二に、画像や映像のリアルタイムなスタイライゼーションのための、エッジを意識したフィルタリングに向けた局所処理アプローチの進化である。そして、ユーザーや美的評価などのトピックを含む、最近のNPRシンポジウムで特定された2D NPRの未解決の課題についての議論で、このサーベイは締めくくられます。

Motion Stylizationがあり、その中で言及

https://gyazo.com/4fb43952430f1c5a8c5919b8809d2b6e

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