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技術の記事一覧

3D Hair Synthesis Using Volumetric Variational Autoencoders - ディープラーニングを活用し1枚の画像から自然な3Dヘアーを生成する技術!SIGGRAPH Asia 2018論文

ディープラーニングを活用し、1枚の画像から3Dヘアーを生成する為の技術「3D Hair Synthesis Using Volumetric Variational Autoencoders」SIGGRAPH Asia 2018論文です。

OptCuts - カットと歪み補正を共同で最適化し気持ちぃぃいいUV展開ができそうな技術!SIGGRAPH Asia 2018論文

マサチューセッツ工科大学、ブリティッシュ・コロンビア大学とAdobe Researchの研究者らによる3次元メッシュのパラメータ化と切断を共同で最適化するアルゴリズム「OptCuts: Joint Optimization of Surface Cuts and Parameterization」SIGGRAPH Asia 2018論文

Unity Kinematica - Unityに搭載される新アニメーションシステム SIGGRAPHに合わせ新映像が公開!

Unityの機械学習を用いた新しいアニメーションシステム「Kinematica」が6月ごろ発表され話題になってましたが、Unity LabsのMichael Buttner氏が新たな動画「High Quality Real-Time Motion Synthesis and Character Control」をSIGGRAPH 2018に合わせ公開しております。

RLCreature - ドワンゴによる深層強化学習を用いた人工生命のモーション自動生成技術!オープンソースとして公開!

ドワンゴによる深層強化学習を用いた人工生命のモーション自動生成技術!Unityで構築されたオープンソースプロジェクト「RLCreature」がGithubにて公開!SIGGRAPH 2018にもブース出展されるそうですよ。

Single-View Hair Reconstruction using Convolutional Neural Networks - ニューラルネットワークを使い1アングルの画像から三次元のヘアーを生成する技術。

この手の技術ではお馴染みHao Li氏による、ニューラルネットワークを使った髪の毛構築技術「Single-View Hair Reconstruction using Convolutional Neural Networks」

Laplacian Kernel Splatting for Efficient Depth-of-field and Motion Blur - 高速な被写界深度とモーションブラー計算!SIGGRAPH技術論文

被写界深度とモーションブラーの組み合わせ計算を高速化!「Laplacian Kernel Splatting for Efficient Depth-of-field and Motion Blur Synthesis or Reconstruction(効率的な被写界深度とモーションブラー合成または再構成のためのラプラシアンカーネルスプラット)」SIGGRAPH技術論文

MNPR 1.0.0 - 表現力豊かなリアルタイム非フォトリアリスティックレンダリングフレームワーク!Mayaプラグイン公開!オープンソース!

サンティアゴ・E・モンテスコ(Santiago E. Montesdeoca)氏による、Maya向けの表現力豊かな非フォトリアリスティックレンダリングフレームワーク!「Maya Non-Photorealistic Rendering framework (MNPR) 」Expressive 2018技術論文!ソースはGItHubで公開中!

Smart Inker - ディープラーニングでラフスケッチに対するペン入れをサポート!早稲田大学のSIGGRAPH 2018技術論文!

ディープラーニング(深層学習)でラフスケッチに対するペン入れをサポートする技術「Smart Inker」!早稲田大学のシモセラ エドガー氏、飯塚里志氏、石川博氏によるSIGGRAPH 2018 技術論文

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