口頭発表・招待講演プログラム

6月27日(木) 14:30-15:30 国際会議採択論文セッション
座長: 梅谷 信行 (東京大学)
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[1] Sampling-based Rig Conversion into Non-rigid Helper Bones (I3D 2018)

*向井 智彦 (首都大学東京)

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[2] A Simple Progressive Sample Projection Method To Generate Blue Noise Samples on Mesh Surfaces (HPG 2018)

*Tong Wang, Reiji Suda (東京大学)

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[3] Unblending: カラーブレンドの逆操作に基づく画像のレイヤー分解 (PG 2018)

*小山 裕己, 後藤 真孝 (産業技術総合研究所)

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[4] SiCloPe: Silhouette-Based Clothed People (CVPR 2019)

*Ryota Natsume (早稲田大学), *Shunsuke Saito, Zeng Huang, Weikai Chen, Chongyang Ma, Hao Li (University of South Califolnia), Shigeo Morishima (早稲田大学) (*は共同筆頭著者)

6月27日(木) 15:45-16:30 論文セッション1 (映像と色)
座長: 遠藤 結城 (豊橋技術科学大学)
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[5] DeepRemaster: Temporal Source-Reference Attentionを用いた動画のデジタルリマスター

*飯塚 里志 (筑波大学), シモセラ エドガー (早稲田大学)

概要
本稿では, 古い映像の劣化の修復から色彩の復元まで包括的に行うリマスターネットワークを提案する.提案手法では, 時空間畳み込み演算およびtemporal source-reference attention機構から成るニューラルネットワークを構築することで, 様々な劣化を自動で検出・修復し, さらに参照画像を用いてユーザの意図する色彩の復元まで行うことを可能にしている.本研究で新たに提案するtemporal source-reference attentionは, 任意の枚数の参照画像の色彩情報を同時かつ大域的に入力動画に反映させることができる.これは, これまでの主流である再帰計算ベースのアプローチの様々な制約を解消し, 少数の参照画像で長時間の動画を効果的に着色できる.比較実験により, 提案手法は既存手法に対して顕著な精度向上を実現することを示す.

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[6] Slope Disparity Gating: 時間同期式プロジェクタ―カメラシステムを用いた反射光の選択的取得と応用

上田 朝己, *久保 尋之 (奈良先端大学), Suren Jayasuriya (Arizona State University), 舩冨 卓哉, 向川 康博 (奈良先端大学)

概要
カメラはいまや我々の身の回りにありふれた存在であるといえるが, 記録したい被写体だけでなく, シーンから不要な領域の映像まで無分別に撮影してしまう点が問題になることがある.そこで本研究では, 時間同期式のプロジェクタ-カメラシステムを用いて様々な傾きの平面からの反射光を選択的にリアルタイムで取得可能な手法を提案する.本論文では, カメラの同期遅延時間, 露光時間, 走査速度に対する撮像面との関係を定式化し, 本手法のアプリケーションとしてシーンのリアルタイムマスキングや霧中での映像の鮮明化を提案し, その有効性を実際の実験を通じて検証する.

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[7] 色覚障がい支援のための個人適応型色変換アルゴリズム

*朱 臻陽, 豊浦 正広, 郷 健太郎 (山梨大学), 藤代 一成(慶応義塾大学), 柏木 賢治, 茅 暁陽(山梨大学)

概要
世界中に一億以上の人がそれぞれに異なるレベルの色覚障がいを持っている.色覚障がいによるコントラストロスを補償するために, コントラスト強調と自然さ保存の両方を考慮した支援画像を作る手法がいくつか提案されている.しかし, ほとんどの既存技術は一色が完全に知覚できない二色覚者を対象としている.本研究は障がい者それぞれの障がいの度合に合わせて最適な変換を行う新しい技術を提案する.シミュレーション画像を用いた定量評価と被験者によるパイロットテストにより, 生成された支援画像は元画像のコントラストおよび自然さを保存できることを示した.

6月28日(金) 9:30-10:30 論文セッション2 (領域分割と線画生成)
座長: 井尻 敬(芝浦工業大学)
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[8] 多視点投影を利用した人物3Dモデルの意味的領域分割

*金森 由博 (筑波大学), 遠藤 結城 (筑波大学・豊橋技術科学大学), 山口 智史, 三谷 純 (筑波大学)

概要
人物3Dモデルの意味的領域分割の手法を提案する。一般の3Dモデルを対象として形状情報のみから意味的領域分割を行う既存手法はあるが, 人物の場合, 例えば薄い服と肌の境界は形状だけでは判断が難しい。そこで本研究では, テクスチャ情報を考慮して意味的領域分割を行う。具体的には, 人物3Dモデルを多視点から投影して複数枚の2D画像を得, これらをニューラルネットワークに入力し, 各ポリゴンがどの意味ラベルを持つかについての尤度を得る。この尤度を3Dモデルに逆投影する。この際, 解像度や遮蔽の影響で尤度の得られないポリゴンが存在する。最終的にメッシュ上でグラフカットを適用し, 全ポリゴンも含めて意味ラベルを割り当てる。テクスチャ情報を含めることで形状情報のみを使う場合よりも良好に意味的領域分割を実現できることを示す。

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[9] CNNを用いた3次元モデルからの様式化された線画の生成

*内田 光洋, 齋藤 豪 (東京工業大学)

概要
本論文では線の強弱の決定を行うCNNから得られた強弱を用いて様式を制御する機構を用いることで, 3次元モデルから多様な様式の線画を生成可能な手法を提案する。入力を3次元モデルの幾何特徴, 及び従来法によりそのモデルから生成した単純な線の特徴を符号化した画像とし, 出力を幅の強弱を持つ線画像としたCNNを学習させる。そのCNNの出力画像の線の太さを強弱情報と解釈する機構を導入し, その情報に対して強弱の制御様式と線の模様を定義することで強弱のある様式化された線画を得る。学習したCNNにより決定された強弱が正解画像に定義した強弱の条件を反映していることを示し, 多様な様式の線画の生成が可能であることを結果により示す。

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[10] Coherent and smooth feature lines extraction from meshes

*Qiqi GAO, Yasushi YAMAGUCHI (The University of Tokyo)

概要
(尾根線や谷線などの),三次元メッシュデータの特徴線は, (曲率などの),幾何学的特徴量が極値をとる点の列として求められる.多くの特徴線抽出や描画手法では, メッシュの稜線上で特徴量の方向微分が 0になる点を求めるが, 抽出される線には途切れや揺れが生じてしまう.本研究では, 途切れや揺れが生じる理由を解析し, 各頂点に最も近い極値点を求めることで途切れや揺れを抑える手法を提案する.また, 曲率などの2階微分量を安定に求めるためには頂点周り2近傍以上の情報が必要となるため, 比較的少数の面により構成される特徴線を抽出することは難しい.本研究では頂点周りの積分量を解析し, 微分量の代わりに積分量を用いることで小さな特徴線を抽出する方法を示す.

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[11] Line Drawings from 3D Mesh Data Based on CNN Using Multi-Lighting Images (応用論文)

*Hanqin Wang, Yingxue Chen, Yasushi Yamaguchi (The University of Tokyo)

概要
中世の木彫仏像修復にあたって3Dスキャナによる形状測定が利用されているが, 修復計画を立てる際には線画が欠かせない.これまで3Dメッシュデータから線画を生成する様々な手法が提案されているが, 修復計画に利用できるような線画を自動的に生成するのは困難であった.本研究では畳込みニューラルネットワーク (CNN),による学習によって, 陰影画から木彫修復計画用の線画を生成することを試みる.立体感のある線画を生成するために異なる照明条件で生成された複数の陰影画を入力に用いる.様々な畳込みネットワーク構造や照明条件を試すことによって, 手で描いたものに近い線画を生成できるようになった.

6月28日(金) 10:45-11:45 SIGGRAPH ASIA 2018 / Eurographics2019採択論文招待講演
座長: 岡部 誠 (静岡大学)
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[12] Relighting Humans: 人物全身画像の遮蔽を考慮した逆レンダリング (SIGGRAPH Asia 2018)

*金森 由博 (筑波大学), 遠藤 結城 (筑波大学・豊橋技術科学大学)

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[13] MIDAS Projection: マーカーレス・モデルレスの動的プロジェクションマッピングによる質感表現 (SIGGRAPH Asia 2018)

*宮下 令央 (東京大学), 渡辺 義浩 (東京工業大学), 石川 正俊 (東京大学)

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[14] ハイブリッド粉体法: 個別要素と連続体要素の適応的連成による粉体シミュレーション (SIGGRAPH Asia 2018)

*楽 詠灝 (Columbia University / 東京大学), Breannan Smith, Peter Yichen Chen (Columbia University), Maytee Chantharayukhonthorn, Ken Kamrin (Massachusetts Institute of Technology), Eitan Grinspun (Columbia University)

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[15] Dual Sheet Meshing: インタラクティブな3Dモデリングによるロバストな六面体メッシュ生成 (EG 2019)

*高山 健志 (国立情報学研究所)

6月28日(金) 15:40-16:40 論文セッション3 (制作支援)
座長: 齋藤 豪(東京工業大学)
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[16] 三次元構造を考慮した衣服イラストのテクスチャ編集システム

*関 祥吾, 福里 司, 五十嵐 健夫 (東京大学)

概要
イラストレーションや漫画において, テクスチャは衣服の模様や材質を表現する上で重要な要素であるが, 衣服の立体感を表現するためのテクスチャ変形には多くの手間がかかる.この問題を解決するため, 本論文では衣服の三次元形状を考慮したテクスチャ編集を支援するシステムを提案する.本手法は衣服の線画を入力とし, 布シミュレーションによって生成した訓練データを用いて学習した敵対的生成ネットワーク (GAN),を用いて法線マップを生成する.法線マップと可展面制約を考慮したコスト関数を基に三次元メッシュを最適化し, 得られたメッシュにテクスチャマッピングを行うことで自然な歪みを伴ったテクスチャ貼付を実現する.本論文では作例の議論を通して, 本手法の有効性を評価する.

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[17] ペイントインターフェースを用いた点群面張り作業

*福里 司, 盧 承鐸, 五十嵐健夫 (東京大学), 伊藤大地 (Adobe Research)

概要
三次元上の点群データに対する面張り作業を効率化するためのユーザインターフェースを提案する.面張り作業は一般的な3Dモデリングの問題であり, これまでに数多くの自動的な計算手法が提案されているものの, ゲームや映画の業界では, 手作業で制作された「非均一かつ疎な点群データ」をデザイナが直接つないで面ポリゴンを一つ一つ作る手法が用いられている.しかし, このような作業は手間と時間のかかる上に専門的な知識を要する.そこで本稿では, このような作業を効率化するために, 点同士を直接結ぶのではなく, 既存手法で計算される三角形ポリゴンの中から, 適切であると思う箇所にユーザが直接「色付け」する手法を導入する.また, プロのデザイナが事前に用意した点群データ (入力),を用いたユーザテストを実施し, 提案手法の有用性を示す.

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[18] 階層的プロジェクションマッピングによる大規模バルーンアートの制作支援

*吉田匠吾, *Yichen Peng, Dazhao Xie (JAIST), Naiyun Chen (National Chiao Tung University), 謝 浩然 (JAIST), 張 家銘 (National Chiao Tung University), 宮田一乘 (JAIST)

概要
提案する階層的プロジェクションマッピング技術により, 専門的スキルを持たないユーザでも手軽に大規模な造形物の制作が可能となる.本報告ではバルーンアートに注目して提案技術を検証した.提案手法では, 制作対象となる3 次元モデルを, 近似ピラミッド分解法を用いてメッシュ分割を行う.分割したパーツに対して, 等間隔のレイヤーでモデルを分割し, 実空間とのキャリブレーションを各レイヤーに対し実施する.各レイヤーの深度マップ, および制作過程で出来上がる作業空間の深度情報との差分を, モノクロの数字を用いて投影する.提案システムを使用して, 複数のユーザが楽しく協力し, 大規模なバルーンアートを完成させることができた.

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[19] アカンサス模様の3次元パーツ分類と装飾モデリング (応用論文)

平岩沙和, *鶴田直也 (東京工科大学), 茂木龍太 (首都大学東京), 近藤邦雄 (東京工科大学)

概要
本研究は, アカンサス模様の3次元パーツ分類と装飾モデリング手法の提案を目的とする.本研究では, はじめにアカンサスの葉を含む模様の装飾を分析し, 模様のパーツ分類を行い, 装飾デザインに必要なパーツを抽出する.次に, それらのパーツの3次元モデルを作成し, 模様パーツモデルのライブラリを構築する.作成した模様パーツモデル群は, Mayaのコンテンツブラウザから容易に呼び出して利用できるようにする.これによって, ベースとなるモデル表面に模様パーツモデルを配置をし, 必要に応じて各パーツを変形することで, 装飾デザインシミュレーション作業を容易に行うことができる.

6月29日(土) 9:45-10:30 論文セッション4 (アニメーションとサウンド)
座長: 石川 知一(東洋大学)
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[20] Shallow Water法による流体音のリアルタイムシミュレーション

*長津 舜, 藤澤 誠, 三河 正彦 (筑波大学)

概要
本論文では流体音をリアルタイム合成する手法を提案する.提案手法では, 2次元のSPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)法を用いたShallow Water法によるシミュレーションで高速に流体の動きをシミュレートし, 3次元のSPH法を組み合わせることで, 砕波や水のしぶきといった水の3次元的な動きを再現できる従来法に, 流体音生成の要である気泡のシミュレーションを追加することで, 流体音の合成を可能にした.さらに提案手法をGPUにより並列処理することにより, リアルタイムで音と見た目の両方のシミュレーションを同時に実行可能とした.本論文では提案手法を実装し, いくつかのシーンで実験することでその有効性を確認した.

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[21] 歌唱時の表情アニメーション制作のための自動生成手法

*加藤卓哉 (株式会社エクサウィザーズ / 早稲田大学), 深山覚, 中野倫靖, 後藤真孝 (産業総合技術研究所), 森島繁生 (早稲田大学)

概要
3DCGスピーチアニメーションにおいて, 口形のみならず口形以外の表情や顔の回転はキャラクタの印象を大きく左右する.特に歌唱アニメーションでは, こうした動作特徴が心理学的にも重要であることが知られており, その制作には多大な労力がかけられている.そのため簡易な入力から歌唱時の表情や頭部回転情報を推定する技術が求められている.本研究では, 音声から歌唱時の口形情報を推定し, 歌声情報と楽曲情報と共に入力とすることで, 目周辺の動作や頭部回転情報を自動生成する手法を提案する.歌声の音響特徴, 歌唱者の口形などの表情特徴, ビートやメロディーなどの楽曲が持つ楽曲の特徴を入力として用いて, 時系列データの学習に適した機械学習手法による表情パラメータの生成モデルを構築した.本研究の有効性を示すために, 正解データとの精度評価に加えて, 学習する歌唱者の違いや, 学習する楽曲の違いなどに応じて生成された異なる表情アニメーションについて主観評価実験を行った.尚, 本論文の内容は画像電子学会論文誌は採録決定済みの論文に含まれており, VCシンポジウムにおいては, 学術的な観点に加えてゲーム開発や映像制作の現場の視点を踏まえた表情アニメーション生成のあり方を議論したい.

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[22] 画像と音を用いた動画生成の一般化

*土屋 志高, 板摺 貴大, 夏目 亮太, 山本 晋太郎 (早稲田大学), 加藤 卓哉 (株式会社エクサウィザーズ / 早稲田大学), 森島 繁生 (早稲田大学)

概要
本研究では, 一枚の画像と数秒の音から, 画像の見た目を保持したまま, 音に連動した動画の生成手法を提案する.従来の音からの動画生成では, スピーチの口や楽器演奏の腕のように各対象で音に関係するキーポイントを抽出する必要があり, 花火のように形が大きく変化する対象には適用できなかった.提案手法では, 画像を直接生成ネットワークで学習を行うことにより, 画像から特定のキーポイントを抽出することなく動画生成が可能である.従来手法で扱われていた人の口や姿勢だけでなく, 特徴点の設計が困難である花火や海に対しても動画生成が可能であるかの実験を行った.

6月29日(土) 10:45-11:45 SIGGRAPH 2019 / TOG採択論文招待講演
座長: 土橋 宜典 (北海道大学)
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[23] ソースの混合: シアーシニング流体のための粘性混合モデル (SIGGRAPH 2019)

*永澤 謙太郎, 鈴木 貴如 (東京大学), 瀬戸 亮平 (京都大学), 岡田 真人 (東京大学), 楽 詠灝 (東京大学 / 青山学院大学)

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[24] Improved Geometric Specular Antialiasing (I3D 2019)

*Yusuke Tokuyoshi (株式会社スクウェア・エニックス), Anton Kaplanyan (Facebook Reality Labs)

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[25] Hierarchical Russian Roulette for Vertex Connections (SIGGRAPH 2019)

*Yusuke Tokuyoshi (株式会社スクウェア・エニックス), Takahiro Harada (Advanced Micro Devices, Inc.)

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[26] 「Arnold: A Brute-Force Production Path Tracer」の解説 (TOG 2018)

Iliyan Georgiev, Thiago Iza, Mike Farnsworth, Ramón Montoya-Vozmediano, Alan King, Brecht Van Lommel, SpainAngel Jimenez, SpainOscar Anson, *Shinji Ogaki, Eric Johnston, Adrien Herubel, Declan Russell, Frédéric Servant, Marcos Fajardo (Solid Angle, Madrid, Spain)

ニュース

  • 2019年6月10日 ポスター発表のプログラムを公開いたしました (詳細)
  • 2019年6月3日 参加募集を開始いたしました (詳細)
  • 2019年5月31日 会議スケジュールならびに口頭発表のプログラムを公開いたしました (詳細)
  • 2019年5月31日 企業招待講演のスケジュールならびに講演概要を公開いたしました (詳細)
  • 2019年5月27日 特別講演のスケジュールならびに講演概要の一部を公開いたしました (詳細)

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