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Visual Computing + VC communications 2021 にてVCショート発表賞を受賞しました!

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東京大学と共同研究を行っている「視点依存モデルデザインのための効率的な視点選択」がVisual Computing + VC communications 2021にてVCショート発表賞を受賞しました.

 

タイトル:視点依存モデルデザインのための効率的な視点選択

著者:福里 司 (東京大学), 前島 謙宣 (株式会社オー・エル・エム・デジタル / 株式会社IMAGICA GROUP)


概要:
セルアニメ作品に登場する三次元構造的な矛盾(例:ミッキーマウスの耳部)を3D空間上に表現する方法として,視点依存モデルが注目されている.

視点依存モデルとは,少数の視点(例:正面,側面)における3次元モデルの変形情報(キーフレーム)を記録し,任意の視点における変形情報を推定するものである.

しかしこの手法では,どの視点からのキーフレームを何枚用意すれば良いのかについては一切言及されておらず,視点設定が非効率なものとなっている.

そこで本稿は,入力となる3Dモデルの「形状情報」と「制作中の視点依存モデル(中間結果)から得られるパラメータ」を組み合わせることで,視点依存モデルを効率的に制作するための視点提示アルゴリズムを検証する.更に,視点依存モデル設計用のユーザインターフェースも同時に考案し,比較実験とユーザテストを通じて提案手法の有効性を示す.

 

 

デジタル映像表現の新しい可能性の具現化、および、
映像制作現場における高効率化の実現をミッションとする
株式会社オー・エル・エム・デジタルの研究成果はこちらから
https://olm.co.jp/rd/technology/research/

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