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口頭発表



+ 日時： 9月19日（火） 10:00-10:50 セッション6: 変形
+ タイトル： 局所剛体性を保持する自由形状変形法
+ 発表者： 福里 司 (早稲田大学), 前島 謙宣 (株式会社オー・エル・エム・デジタル / 株式会社IMAGICA GROUP), 五十嵐 健夫 (東京大学)

【概要】 商業ソフトウェア（例：Adobe PhotoshopやBlender）では，自由形状変形（FFD）が一般的に使用されているものの，操作性に大きな課題が存在する．そこで，我々はARAPなどの局所特徴に基づく「メッシュ形状の最適化」に着目し，「FFDのグリッドハンドルの推定問題」として扱った．このシステムによって，研究業界で扱われるメッシュ形状最適化技術と商業ソフトウェアのギャップを埋め，FFDを頻繁に用いるユーザ（例：アーティスト）の創作支援ができると考えられる．

ポスター発表

+ 日時： 9月19日（火） 15:00-16:30 ポスターセッション2
+ タイトル： アニメ線画処理研究のための2.5Dモデルデータベースの検討
+ 発表者： 福里 司 (早稲田大学), 前島 謙宣 (株式会社オー・エル・エム・デジタル / 株式会社IMAGICA GROUP), 久保 尋之 (千葉大学), 品川 政太朗, 舩冨 卓哉, 向川 康博, 中村 哲 (奈良先端科学技術大学院大学)

【概要】 セルアニメ向けのAIモデル構築の際，最も大きな課題は線画データベースを作成することである．特に，商用利用する場合にはライセンスの問題で利用できるデータベースが限られてしまう．更に，既存データセットは権利関係が不明である等，利用自体にリスクがあるものもある．このような背景から，実際の線画の代わりに，例えば楕円等の2Dの図形や3Dモデルを用いてデータベースを生成する手法が検討されてきた．2D図形は輪郭抽出が容易であるものの，奥行方向を含むような構図の扱いが難しい．また3Dモデルの場合，3D構図の表現は容易であるが，輪郭抽出が困難である．そこで本研究は，3D空間上に2D図形を配置する「2.5Dモデル」を応用し，上記の問題を解決するデータベースを提案する．今回は，線画自動着色のタスクを対象とし，事前学習無(2021)と2D図形を事前学習に用いた手法(2023)との比較を行った結果，提案データベースを事前学習に用いることで精度向上を実現した．