パーソナルファブリケーション時代のための対話的実世界形状処理技術
| Project/Area Number |
17H00752
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Human interface and interaction
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
五十嵐 健夫 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (80345123)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金 太一 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (90447392)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥45,240,000 (Direct Cost: ¥34,800,000、Indirect Cost: ¥10,440,000)
Fiscal Year 2019: ¥15,860,000 (Direct Cost: ¥12,200,000、Indirect Cost: ¥3,660,000)
Fiscal Year 2018: ¥15,860,000 (Direct Cost: ¥12,200,000、Indirect Cost: ¥3,660,000)
Fiscal Year 2017: ¥13,520,000 (Direct Cost: ¥10,400,000、Indirect Cost: ¥3,120,000)
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| Keywords | ヒューマンコンピュータインタラクション / コンピュータグラフィクス / ファブリケーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、パラメータを設定することで自動的に毛のCGを生成するパラメトリックファーについて研究を行った。パラメトリックファーは、コンピュータグラフィックスでコンテンツを作成するための強力なツールである。
しかしながら、望ましい結果を得るためにファーパラメータを適切に設定することは困難である。
この問題に取り組むために、我々は例から望ましい毛皮パラメータを得るための方法を提示した。ユーザは最初に実際の毛皮の例の写真を準備する。 システムは次に、実際のファーの外観を再現するためにファーパラメータを自動的に推定する。
レンダリングされたパラメトリックファーの外観が実際のファーの外観にできるだけ類似するように、システムがファーパラメータを検索する最適化問題としてこれを定式化する。
各最適化ステップでは、既製のファーレンダラを使用して画像をレンダリングし、ディープコンボリューションニューラルネットワークの事前学習モデルを使用して画像の類似性を測定する。
我々の方法が広範囲の毛皮タイプに対して毛皮パラメータを適切に推定できることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実際に新しい手法を開発し、実験結果が出ており、順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はパラメトリックファーの色の推定に取り組んでいく予定である。現在の実装では、形に関するパラメータは推定できているが、色についてはうまくいっていないため、他の手法を検討していきたい。
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Report
(2 results)
Research Products
(7 results)
