스마트폰의 전면 및 후면 카메라를 이용하여 동시에 획득한 전경 이미지와 배경 이미지에서, 전경 이미지의 일부분인 전경 물체를 추출하여 배경 이미지에 합성하는 방법을 제시한다. 최근의 고사양 스마트폰은 대개 두 개의 카메라를 가지고 있고, 사진을 촬영하는 과정에서 미리보기 화면을 제공한다. 전면 카메라로부터 전경 이미지를 획득하는 과정에서 미리보기 화면의 비디오에 대한 옵티컬 플로우를 이용하여 전경 물체를 추출한다. 추출된 전경 물체와 배경 화면을 단순히 합성한 후, 전경 물체와 배경화면의 경계에서 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 시각적으로 부드러운 경계를 갖는 합성을 수행한다. 화소 수준의 조밀한 옵티컬 플로우의 계산은 고사양의 스마트폰에서도 상당히 느리기 때문에, 전경 물체 추출을 위한 마스크의 계산을 저해상도에서 수행하여 계산시간을 크게 절약할 수 있다. 실험적 결과에 의하면 제안하는 방법은 더 적은 계산 시간을 사용하며, 널리 사용되는 Poisson 이미지 합성 방법에 비하여 시각적으로 더 우수한 결과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 Poisson 이미지 합성 방법에서 자주 관찰되는 색 번짐 결점을 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 제한적인 수준에서 극복할 수 있다.

본 논문에서는 대상이 되는 디지털 캐릭터가 기존 애니메이션 파이프라인에서 사용되는 수준의 복잡한 리깅을 가졌더라도, 해당 리깅의 리깅 공간(Rig-space)에 모션을 리타겟팅 할 수 있는 안정적이고 새로운 리타게팅 방법을 활용한다. 이를 위하여 다양하고 복잡한 방식으로 리깅된 서로 다른 캐릭터의 리깅 공간과 캐릭터 관절값 공간(Joint Parameter Space)간의 상관관계를 분석하고, 원본 모션을 최대한 보존하면서 효율적으로 리타게팅을 수행할 수 있는 비선형적 최적화 기법을 제안한다. 이로 인하여 애니메이터는 모션 캡쳐 등으로 얻어진 원본 모션을 수정할 때, 기존의 키프레이밍 작업과 동일한 리깅 파라미터를 사용할 수 있게 되어 직관적이면서도 빠르고 쉽게 모션을 수정할 수 있게 된다. 이 과정에서 애니메이터가 선호하는 작업 방식을 관찰한 후, 해당 과정을 최적화 과정에 반영함으로써 애니메이터가 수정하기에 매우 용이한 형태의 리타겟팅 결과물을 만들어 낼 수 있다.