深層学習に基づく人物画像の再照明
金森 由博
筑波大学 システム情報系 准教授
筑波大学 システム情報系 准教授
光の遮蔽を考慮した人物全身画像の逆レンダリング
2021年5月
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深層学習 (Deep Learning) によって、従来は考えられなかったような驚くべき成果が毎日のように世に現れています。
ニューラルネットワークの基本構成要素である畳み込み層が、規則的かつ密に並んだデータの扱いを得意とすることから、CGやコンピュータビジョンの分野では特に、画像を対象とした成果が多く報告されています。 本稿では画像を対象とした深層学習の応用事例のうち、我々にとって最も身近な人物画像を対象として、「再照明」という技術をご紹介します。 |
著者紹介
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2009 年 3月 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了．博士（情報理工学）．
同年 4月より筑波大学に勤務し，現職は筑波大学システム情報系・准教授． 2014 年～2016 年にスイス連邦工科大学チューリッヒ校 (ETHZ)， 2019 年にエディンバラ大学に客員研究員として滞在．コンピュータグラフィックス (CG) およびコンピュータビジョン (CV) に関する研究に興味を持つ．最近は特に，深層学習の CG や CV への応用に取り組んでいる． 情報処理学会, 画像電子学会, 芸術科学会各会員． |
GPUの起源と進化
柿本 正憲
東京工科大学 教授、プロメテックCGリサーチ 研究員
東京工科大学 教授、プロメテックCGリサーチ 研究員
シリンダーマッピングによる実時間表示例
2021年3月
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GPUの源流は、1982年に発表されたジオメトリーエンジン（Geometry Engine）です。
本稿ではGPUがどのように誕生し進化したかを振り返ります。筆者は …… ハード、ソフトの両方を業務とし、技術製品開発者と顧客との橋渡しをした者の視点で、多少の人間ドラマも交えて、GPUの発展を振り返ってみたいと思います。 |
著者紹介
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東京大学工学部電子工学科卒業後、富士通研究所、グラフィカ、ノバ・トーカイ、日本シリコングラフィックス（現 日本SGI）、シリコンスタジオを経て現職。この間、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了、情報処理学会グラフィクスとCAD研究会幹事・可視化情報学会理事等を歴任。
所属：東京工科大学 メディア学部 メディア学科、大学院 メディアサイエンス専攻 ／ 教授、メディア学部長 |
AlphaGo とその後
北岡 伸也
Dwango Media Village
Dwango Media Village
MuZero の構成
2020年12月
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Google DeepMindによって開発されたコンピューター囲碁プログラムであるAlphaGo（アルファ碁）が、2016年３月のイベントで人間を超える強さを示したことは、大きな衝撃を持って世界に伝えられ、人工知能技術に注目をあつめる契機となりました。
しかし、AlphaGoに関連する技術が、そこから現在に至るまでにどのような進展をとげてきているかについて、よく知っている非専門家の方はそう多くないのではないでしょうか。 |
著者紹介
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2010年に大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻を修了、博士（情報科学）。
現在は株式会社ドワンゴ ニコニコ事業本部 MLエンジニアリング部 (Dwango Media Village) マルチメディア・エンジニアリング・セクションでマネージャーを務めている。 2017年度より人工知能学会の編集委員、2020年度より画像電子学会の編集理事。 |
CUDAを用いたシンプルなパストレーシング
岩崎 慶
和歌山大学システム工学部 准教授、プロメテックCGリサーチ 研究員
和歌山大学システム工学部 准教授、プロメテックCGリサーチ 研究員
カーネル関数renderの実行例
（すべて光沢反射として生成した画像） 2020年10月
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近年では、NVIDIAの RTX Technology や Microsoftの DirectX Ray Tracing など、GPUを用いた高速なレイトレーシングが実装・開発されており、次世代の3Dグラフィクス技術として注目を浴びています。
本稿では、物体を球のみに限定し、NVIDIAの並列プログラミングモデルであるCUDAを用いて、画像を生成する手法について解説します。 |
著者紹介
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1999年 東京大学理学部情報科学科卒業
2001年 同大学大学院新領域創成科学研究科博士前期課程修了 2004年 同大学大学院新領域創成科学研究科博士後期課程修了 同年 和歌山大学システム工学部情報通信システム学科助手 2007年 同講師 2009年 同准教授．科学博士．主としてコンピュータグラフィクスに関する研究に従事 |
流体シミュレーションの応用
土橋 宜典
北海道大学 大学院情報科学研究院 教授、プロメテックCGリサーチ 副所長
北海道大学 大学院情報科学研究院 教授、プロメテックCGリサーチ 副所長
風切り音の数値解析
2020年08月
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CGを用いてリアルな映像を生成するためには、色と動きをリアルに再現しなければなりません。
前回は色の計算方法に関して紹介しました。本稿では、もう一つの要素である動きについて私たちの研究を紹介します。 表題にもあるとおり、私たちは流体シミュレーションを応用した映像生成手法について研究しています。 流体の動きは複雑で、シミュレーションの難易度も高いものですが、CGによって流体を再現できれば迫力のある映像表現を実現できます。 |
著者紹介
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1992年 広島大学工学部卒業．1994年，同大大学院工学研究科博士課程前期修了．
1997年 同大博士課程後期修了．同年，広島市立大学情報科学部助手． 2000年 北海道大学大学院工学研究科 助教授． 2004年 同大大学院情報科学研究科 助教授． 2008年 同大大学院情報科学研究科 准教授． 2020年 同大大学院情報科学研究院 教授．工学博士． 主としてコンピュータグラフィックスに関する研究に従事． Eurographics Best Paper Award，芸術科学会国際CG大賞特別賞，文部科学大臣表彰科学技術賞他． |
GPUを用いた高速レンダリング
土橋 宜典
北海道大学 大学院情報科学研究院 教授、プロメテックCGリサーチ 副所長
北海道大学 大学院情報科学研究院 教授、プロメテックCGリサーチ 副所長
GPUを利用した散乱光の計算原理
2020年06月
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CGはリアルな画像を生成することを軸として発展してきました。
レイトレーシング法やラジオシティ法は代表的な二大手法と言えるでしょう。 しかし、画像のリアリズムが向上するにつれて計算時間は指数関数的に増加していきました。 そこで脚光を浴びたのがGPUです。 当初はGPUとは呼ばず、グラフィックスハードウェアと呼ばれていました。 |