| 研究課題/領域番号 |
23K18468
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)
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| 研究分担者 |
茅 暁陽 山梨大学, その他部局等, 理事 (20283195)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | ヴィネットイラスト / 要約 / メディア変換 / 深層学習 / 視線追跡 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，最新の深層学習を利用して，与えられたビデオやゲームの世界観を圧倒的な情報圧縮率で可視化するヴィネットイラストを自動生成するシステムVigNet (Visual Generative Network)を開発する．個々のビューア/プレイヤが注目している元メディアの要素を無意識的に同定する目的で，視線追跡を活用する．さらに，イラスト要素の意味論的な位置決めや姿勢，表情，色調等の微調整に挑む．
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