上海大学、Deemos Technology、華中科技大学の研究チームによる、3Dメッシュをパーツごとに分解する技術「BANG: Dividing 3D Assets via Generative Exploded Dynamics」が発表されています！SIGGRAPH 2025 技術論文です！

カナダのバンクーバーで2025年8月10から14日まで開催されるコンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術の世界的なイベント「SIGGRAPH 2025」の各種トレーラーが公開されています。

スコットランド グラスゴー大学（University of Glasgow）の 研究チームが発表した「Multi-Person Interaction Generation from Two-Person Motion Priors」。 既存の2人モーション拡散モデルを再利用して、多人数同時のリアルなインタラクション生成を可能にする技術！SIGGRAPH 2025 発表技術論文です。

ユタ大学の研究者らによるより貫通の無いクロスシミュレーションを実現可能な技術アプローチ「Offset Geometric Contact（OGC）」！SIGGRAPH 2025発表技術論文です。

CUHK、UCL、Adobe Research、UESTCの研究者らによる、指定したシェイプに対して適切な手影用ハンドポーズを提示してくれる技術「Hand Shadow Poser」のご紹介。SIGGRAPH 2025発表技術論文です。

東京大学や創作系研究者らによる共同研究チームが、190点の立方体型木材サンプルを収録した「Mokumeデータセット（The Mokume Dataset and Inverse Modeling of Solid Wood Textures）」の情報を公開。それを活用して、外観の写真から内部構造と色テクスチャを推定する画期的な逆モデリング技術を発表！SIGGRAPH 2025発表技術論文です。

DFKI、Max Planck、Snap Inc.などの研究チームが手がけた、音楽を入力するだけで、二人ペアでシンクロするインタラクティブなダンスシーンを自動生成するAI技術「DuetGen」が登場。音楽とキャラクター同士のやり取りまで自然に再現します。SIGGRAPH 2025発表技術です。

Tencentが3Dプリミティブ形状の組み合わせでオブジェクトを再現する技術「PrimitiveAnything: Human-Crafted 3D Primitive Assembly Generation with Auto-Regressive Transformer」を公開しました！

Disney Researchによる、ロボットがより人間らしく踊ったり飛び跳ねたり出来るような動きを学習させる技術「VMP: Versatile Motion Priors for Robustly Tracking Motion on Physical Characters」

世界最大のコンピュータグラフィックスイベント「SIGGRAPH（シーグラフ、Special Interest Group on Computer GRAPHics）2024」の技術論文紹介トレーラーが公開されていました。

ユタ大学のCem Yuksel 教授らによる、リアルタイムレンダリングの為の高速軽量なヘアーメッシュ描画技術「Real-Time Hair Rendering with Hair Meshes」の論文が公開されています！

中国、南京大学の研究者らによる、リアルタイムレンダリング向けの任意のスケールに対応した超解像技術「Deep Fourier-based Arbitrary-scale Super-resolution for Real-time Rendering」の論文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！

ユタ大学博士課程候補者でVisureTechの創業者であるAnka Chen氏らによる、高速かつ安定するとされる次世代物理シミュレーション技術『Vertex Block Descent (VBD)』の動画とプロジェクトページが公開されています！

マックスプランク情報学研究所のSoshi Shimada氏、Vladislav Golyanik氏、Christian Theobalt氏、Video.aiのPatrick Pérez氏らによる、単眼カメラからのモーキャプの際に手と顔の相互作用による変形を実現するSIGGRAPH ASIA 2023技術論文「Decaf: Monocular Deformation Capture for Face and Hand Interactions」のご紹介。

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。

Xingang Pan氏、Ayush Tewari氏、Thomas Leimkühler氏、Lingjie Liu氏、Abhimitra Meka氏、Christian Theobalt氏らよる「Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold」が話題になっています。

世界最大のコンピュータグラフィックスイベント「SIGGAPH（Special Interest Group for Computer Graphics）Asia 2022」の技術論文トレーラーが公開！