南洋理工大学、清華大学、インペリアル・カレッジ・ロンドン、ウェストレイク大学の研究者たちによる、リメッシュ技術「MeshAnything V2: Artist-Created Mesh Generation with Adjacent Mesh Tokenization」のご紹介！アーティストが手でモデリングしたかのように3Dメッシュを再構築する技術で、以前紹介したコレのアップデート板です。

『立体裁断アプリ』や『桃CAD（洋裁CAD）』の開発者である工房奥谷（@tomosan119）氏による、性別体格を問わず理論上は補正が不要になる原型型紙製図法「三角原型」の技術論文「3D 人体計測データを基にした適応的なゆとり量の個別型身頃原型の開発」と動画が公開されています。

中国の大学研究者らによる、新たなアプローチのリメッシュ技術「CWF: Consolidating Weak Features in High Quality Mesh Simplification」がSIGGRAPH 2024に向けて公開されています。Blenderアドオンもあるよ！

中国・清華大学の研究チームらによる、1枚の画像から3Dモデルを生成するフレームワーク「Unique3D」が公開されました。

南洋理工大学Sラボ、2海AIラボ、復旦大学、北京大学、中国科学院大学、センスタイムリサーチ、ステップファン、ウェストレイク大学らによる、新しいリメッシュ技術が登場！！「MeshAnything: Artist-Created Mesh Generation with Autoregressive Transformers」アーティストが手でモデリングしたかのように3Dメッシュを再構築してくれるらしいです！

浙江大学、チューリッヒ工科大学、香港城市大学、マックス・プランク知能システム研究所、香港科技大学の学生グループらによる単眼ビデオから精巧なヘアーモデルを構築する技術「MonoHair:High-Fidelity Hair Modeling from a Monocular Video」の情報が公開！

ウィッグなどをCT（Computed Tomography（コンピュータ断層撮影））スキャンし、そこで得られたデータからヘアーストランドを生成する技術「CT2Hair: High-Fidelity 3D Hair Modeling using Computed Tomography」が公開されています。

単眼の動画や複数枚の画像から、ストランドベースのヘアーモデルを構築出来る技術「Neural Haircut: Prior-Guided Strand-Based Hair Reconstruction」が公開されています。International Conference on Computer Vision 2023（ICCV2023）技術論文です。

「Horizon Forbidden West」のリード・キャラクター・アーティストであるArno Schmitz氏は、GDC 2022の講演で、Guerrilla Gamesのチームが3年間で168個の高品質な頭部を作成したことを説明しました。その際の講演スライドが無料公開されています。

Google Researchチームらによる、テキストから画像への拡散モデルを使用し、NeRF（Neural Radiance Field）を構築する事で、3Dデータ無しで3D形状を生成できる技術「DreamFusion」が登場していました。

2021年8月に開催されたSIGGRAPH 2021でトークイベントが行われた、Sony Pictures Imageworksが開発している新世代ヘアー＆ファーグルーミングソリューション「Fyber」の映像がYoutube上で公開されています。

１方向スケッチからの3Dモデル生成とアニメーションを実現するカジュアルなCGツールアプローチ！「Monster Mash」が公開されています。SIGGRAPH Asia 2020技術論文

テルアビブ大学によるポイントクラウド（点群）から破綻・ノイズの極力少ないメッシュを再構築する為の新たなアプローチ「Point2Mesh」SIGGRAPH 2020 技術論文

Shunsuke SAITO氏、Tomas Simon氏、Jason Saragih氏、Hanbyul Joo氏による、1枚の人物画像からフル3Dモデル化を実現する技術「PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization」のコードがGithubにて公開！CVPR 2020技術論文

トロント大学Hsueh-Ti Derek Liu氏とAlec Jacobson氏によるSIGGRAPH Asia 2019向け技術論文「Cubic Stylization」既存形状をキューブ状に変形させるアルゴリズム

国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系 特任助教、高山 健志氏 による、既存メッシュの六面メッシュ集合体への変換手法「Dual Sheet Meshing: An Interactive Approach to Robust Hexahedralization」

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。

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