As-locally-uniform-as-possible reshaping of vector clip-art
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Vector clip-art images consist of regions bounded by a network of vector curves. Users often wish to reshape , or rescale, existing clip-art images by changing the locations, proportions, or scales of different image elements. When reshaping images depicting synthetic content they seek to preserve global and local structures. These structures are best preserved when the gradient of the mapping between the original and the reshaped curve networks is locally as close as possible to a uniform scale; mappings that satisfy this property maximally preserve the input curve orientations and minimally change the shape of the input's geometric details, while allowing changes in the relative scales of the different features. The expectation of approximate scale uniformity is local ; while reshaping operations are typically expected to change the relative proportions of a subset of network regions, users expect the change to be minimal away from the directly impacted regions and expect such changes to be gradual and distributed as evenly as possible. Unfortunately, existing methods for editing 2D curve networks do not satisfy these criteria. We propose a targeted As-Locally-Uniform-as-Possible (ALUP) vector clip-art reshaping method that satisfies the properties above. We formulate the computation of the desired output network as the solution of a constrained variational optimization problem. We effectively compute the desired solution by casting this continuous problem as a minimization of a non-linear discrete energy function, and obtain the desired minimizer by using a custom iterative solver. We validate our method via perceptual studies comparing our results to those created via algorithmic alternatives and manually generated ones. Participants preferred our results over the closest alternative by a ratio of 6 to 1.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle