研究課題
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。
2: おおむね順調に進展している
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。
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。
すべて 2018
すべて 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 3件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 3件)
ACM Transactions on Graphics (TOG)
巻: Volume 37 Issue 4 ページ: 1-13
10.1145/3197517.3201341
Computational Visual Media
巻: Volume 4, Issue 3 ページ: 223-230
10.1007/s41095-018-0117-9
Computer Graphics Forum
巻: Volume 37, Issue 2 ページ: 169-177
10.1111/cgf.13351
