投稿者: Takashi Kanai

MultiResGNet: 多重解像度グラフによる非線形変形近似

本論文では，任意の頂点数を持つキャラクタの非線形変形を自動的に生成するための，グラフ学習に基づく強力な一般化手法を紹介する．このような一般化されたネットワークを学習するためには，通常，相当数のポーズを持つ大規模なキャラクタデータセットが必要となる．本論文では，この課題を解決しつつ，ネットワークを一般 … “MultiResGNet: 多重解像度グラフによる非線形変形近似” の続きを読む

Visual Computing 2020 フォーラムエイト賞を受賞しました．

2020年12月2～4日にオンラインで行われた Visual Computing 2020 において，以下の発表が企業賞（フォーラムエイト賞）を受賞しました． 樹木・森林・地形モデリングのための LiDAR 点群処理 金井 崇, モレル ジュル (東京大学), バック アレクサンドラ (エクス・マル … “Visual Computing 2020 フォーラムエイト賞を受賞しました．” の続きを読む

UAV写真測量データからの詳細な地形モデル構築

本論文では，統計的フィルタにより植生データを潜在的な地形点から分離し，最適化されたタイリングによってプロット全体を同様の複雑さのサブプロットに分割しつつ，一の原理の分割によって複数の局所的な近似をブレンドすることによって穴を埋めることで，UAV写真測量データの点群から詳細な地表面を近似するように設計 … “UAV写真測量データからの詳細な地形モデル構築” の続きを読む

写実的な髪の高速なアニメーションのための時間的に安定なGANベースのシェーディングモデル

本研究では，フォトリアリスティックな髪アニメーションのGANベースのシェーディングモデルを提案する．教師なし生成ネットワークを拡張し，フォトリアリスティックな髪の毛を高速にシェーディングすることを試みる．また，本研究のモデルは，従来のレンダリングアルゴリズムよりも高速で，他のニューラル画像変換手法よ … “写実的な髪の高速なアニメーションのための時間的に安定なGANベースのシェーディングモデル” の続きを読む

形態発生シミュレーションを用いた CGのための羽の生物学的モデリング

羽毛は，シャフトから分岐する巨大な繊維の曲線（羽枝と呼ばれる）を伴う，鳥の皮膚上の洗練された皮膚の付属器官である．羽枝は，その小鉤（小羽枝と呼ばれる）を利用し，さらに互いに噛み合い，2つの表面を形成している．本研究では，自然の羽の発達に倣った生物学的モデル化手法を提案し，共通の生物学的特徴を手続き的 … “形態発生シミュレーションを用いた CGのための羽の生物学的モデリング” の続きを読む

不均衡かつ不均質な点群のセグメンテーションと測定木への適用

不均衡で不均質な 3 次元点群に対するセグメンテーションは未解決の問題である．植物の木のモデリングの応用において，その基本的な課題は，木から葉を分離することである．本研究では，ディープラーニングとクラス決定プロセスに基づき，地上からの LiDAR 点群の木の葉と木の点を分離するために設計された新しい … “不均衡かつ不均質な点群のセグメンテーションと測定木への適用” の続きを読む

陰的変形モデルを用いた点群からの高精度な地形曲面再構築

LiDAR 点群からの森林地表面のモデル化を陰関数曲面を用いて研究した先行研究として， Julesらの研究 [Jules17] はこの分野の先駆的な研究である．しかし，このアプローチは，特に遮蔽の多い領域では，手法上，過度に平滑化された表面を構築する傾向があり，細かな凹凸の地表面を再構築することが難 … “陰的変形モデルを用いた点群からの高精度な地形曲面再構築” の続きを読む

DenseGATs: キャラクタの非線形変形のためのグラフアテンションネットワーク

アニメーション制作において，アニメータは常に複雑な外見やディテールを持つキャラクターのための高品質な変形システムを開発するため，多大な時間と労力を費やしている．本研究では，スキニングと微調整の繰り返しに費やす時間を削減するため，高品質なスキニングを施したキャラクタのメッシュの既存のグラフ情報をもとに … “DenseGATs: キャラクタの非線形変形のためのグラフアテンションネットワーク” の続きを読む

AFGS 2019 で発表しました．

2019年8月9-12日に中国・昆明で行われた，Asian Forum on Graphic Science (AFGS) 2019 において，研究室を2019年3月に卒業した黄が口頭発表しました． 内容は，深層学習を用いた脆性破壊形状生成に関する研究です．論文は後日公開します．