Princeton Universityなどの研究チームが、リグ済み3Dモデルとテキストから多様なスケルトンのモーションを生成できるAIモデル「UniMate」を公開。コードはMITライセンスで公開されています。

SIGGRAPH 2026 の基調講演映像「DLSS 5 | SIGGRAPH 2026 Keynote Presentation by Edward Liu and Gabriele Leone」がYoutube上で公開されています！

NVIDIAと、チューリッヒ工科大学、コーネル大学、トロント大学、ベクター研究所の研究者らによる複数枚の写真から空間を補完しつつ高品質な3Dシーンを構築するSIGGRAPH 2026技術！ 「ArtiFixer: Enhancing and Extending 3D Reconstructionwith Auto-Regressive Diffusion Models」が公開されています！

ロサンゼルス（アメリカ・カリフォルニア州）で2025年7月19から23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 2026」の技術論文トレーラーが公開されています。

香港大学、Deemos Technology、上海科技大学、山東大学、テキサスA&M大学らの研究チームが、3Dモデルを“実務で使える形”で生成する新技術「SATO（Strips as Tokens）」を発表しました。従来のAI生成3Dでは難しかった「きれいなトポロジー」や「UV展開」を同時に実現できるのが特徴です。SIGGRAPH 2026技術論文！

テンセントゲームズは 12月15日から18日まで香港で開催されたSIGGRAPH Asiaにて、次世代AIアニメーション制作システム「VISVISE」を基盤とした、エンドツーエンドの3Dキャラクターアニメーションパイプラインを発表しました！

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！