- 著者
- 山下 祐貴 森本 有紀 秋田 健太
- 出版者
- 情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.64, no.5, pp.1065-1073, 2023-05-15
本研究では,深層学習により入力テキストの内容に対応した色付きメッシュモデルを生成する手法を提案する.これまでに深層学習を用いて様々な表現形式の3次元モデルを生成する手法が広く提案されている.その中でも,入力した画像に対応する3次元モデルを生成する3次元再構成手法が多く提案されている.しかしこのような手法では,ユーザが作成したい形状や色などの3次元モデルを得るために,その特徴に対応する画像を用意する必要があり,手間がかかる.本研究では,テキストによる自由形式の説明文を入力とすることでそのような手間を軽減する.3次元モデルの大規模データセットを用いた定量的・定性的な評価を行い,提案手法がテキスト入力による柔軟な色付きメッシュモデルの生成において有効であることを示した.
2 0 0 0 動植物へのプロジェクションマッピング
- 著者
- 森本 有紀
- 出版者
- 公益社団法人 精密工学会
- 雑誌
- 精密工学会誌 (ISSN:09120289)
- 巻号頁・発行日
- vol.88, no.11, pp.828-831, 2022-11-05 (Released:2022-11-05)
- 参考文献数
- 12
1 0 0 0 OA 拡散・吸着理論に基づいた染色技法のためのビジュアルシミュレーションモデル
- 著者
- 森本 有紀 鶴野 玲治 高橋 時市郎
- 出版者
- 一般社団法人 画像電子学会
- 雑誌
- 画像電子学会誌 (ISSN:02859831)
- 巻号頁・発行日
- vol.43, no.3, pp.348-356, 2014-07-30 (Released:2015-11-06)
- 参考文献数
- 21
本稿では,布の織り構造や糸・染料の要素に基づいて物理的に染色をシミュレーションする手法を提案する.本手法では横糸と縦糸の上下2層のセルを用いた布モデル内において,Fickの第2法則に基づき,染料の拡散を表現する.拡散係数は染色物理の理論に基づいて布繊維の多孔度や拡散経路の屈曲率などの染料や布のパラメータから算出し,布の織構造の違いや拡散の異方性などによる染色の特徴を表現する.染料の繊維への吸着には吸着等温式を考慮するモデルを提案する.また,簡単な染色技法を考慮するために,染料の拡散を防ぐ防染技法のシミュレーションを行う.結果画像からは本手法により染色独特の多くの特徴を表現できることがわかる.
- 著者
- 秋田 健太 森本 有紀 鶴野 玲治
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.62, no.1, pp.397-403, 2021-01-15
近年,深層学習を用いた自動着色に関する研究がさかんである.カラーイラストは線画を着色することで作成されるが,着色に非常に時間がかかるため,自動着色技術によって効率化することが期待される.既存の研究の多くは,ユーザが線画の領域ごとに色ヒントを入力する必要があるため,入力が多くなる.また,カラー参照画像による既存の自動着色手法では,目のような小領域は指定どおりに着色できないことが多い.しかし,目はキャラクタイラストにおいて,非常に着目される部分であり,重要である.そこで本論文では,カラー参照画像によるキャラクタイラストの線画の顔を対象とした自動着色において,正しく目の色を反映するための深層学習モデルを提案する.本手法では,カラー参照画像の目の一部をそのまま円形の色ヒントとして,線画の目の位置に自動で与える.これにより,ユーザ入力なしで入力線画の目に参照画像の目の色を先行手法よりも正しく反映することができる.
1 0 0 0 デザインの原理を用いた自由形状のイラスト美化手法
- 著者
- 森本 有紀 高橋 時市郎
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.56, no.5, pp.1329-1338, 2015-05-15
本稿では,自由形状のイラストをデザインの原理に基づき美化する手法を提案する.直線や楕円による単純な描画を美化制約に基づき美化する手法はこれまでにさかんに研究されてきた.しかし,それらの美化制約の自由形状への適応は挑戦的な課題である.本手法では,制約付きドロネー三角形分割を用いて,自由形状における局所的に関連の強い部分を効率的に探索する.また,本手法では,平行・滑らかさ・形状類似性・共曲線性,のデザインの原理を美化制約として用い,自由形状を評価する.本手法は,形状評価,特徴保存平滑化,形状あてはめの3つのステップによって成り立つ.まず制約付きドロネー分割を行った入力に対して,デザインの原理に基づき形状を評価する.次に,形状評価値に,特徴保存の平滑化処理を行う.最後に,形状あてはめでは,複数の異なるデザインの原理に対して形状エネルギーを最小化し,最適な形状を生成する.既存手法との比較アンケートからは,本手法はより適切な美化ができることが分かった.