2D Gaussian Splatting을 이용한 Bézier Spline 기반 라인 아트 벡터화

래스터 이미지에서 예술적 의도에 부합하는 스트로크를 추출하기 위해 **깊이 예측(depth prediction)**과 의미적 특징 추출(semantic feature extraction) 모델을 활용하여 스케치의 스켈레톤 그래프를 하위 그래프로 분할하는 원칙적인 접근 방식을 제안한다.

스트로크는 기하학적 및 외형적 구성 요소를 가진 Bézier 곡선으로 모델링되며, 2D Gaussian Splatting을 사용하여 빠르고 미분 가능한 렌더링을 구현한다. 이 방식을 통해 제어점(control points)과 브러시 텍스처를 공동 최적화하여 입력 이미지에 스트로크를 효율적으로 피팅할 수 있다.

주요 성과는 다음과 같다:

• 재구성 성능: 이미지 재구성 측면에서 SOTA(State-of-the-Art) 수준의 결과 달성
• 효율성 및 품질: 빠른 처리 속도와 고품질의 스트로크 생성
• 사용자 제어: 스플라인 수정 및 최적화 파라미터 선택을 통해 사용자 입력과 높은 호환성 유지
• 비디오 확장성: 시간적 추적(temporal tracking) 및 적응형 키프레임 도입을 통해 비디오에서도 유망한 결과 입증