イベント企画
トップコンファレンスセッション6
コンピュータグラフィックス
9月3日(木) 9:30-12:00
第4イベント会場
座長　松村誠明（NTT）
座長補佐　郭清蓮（金沢工大）
9:30-9:50 講演(1) 【タイトル邦題】 流れの補間による流体アニメーションの編集
佐藤　周平（富山大学／プロメテックCGリサーチ）
【原発表の書誌情報】 Syuhei Sato, Yoshinori Dobashi, Tomoyuki Nishita: Editing Fluid Animation using Flow Interpolation, ACM Transactions on Graphics (Presented at ACM SIGGRAPH 2019), Vol. 37 (5), Article No. 173 (2018).
【概要】 物理シミュレーションによる写実的な流体アニメーションの作成にかかる計算コストは通常かなり高い。映像プロダクションでは、流体を含むシーンを作成するコストを削減するために、すでに計算された流体アニメーションを異なるシーンへ再利用する場合がある。しかし、同一のアニメーションを異なるシーンへ適用すると違和感のある映像が作成されるため、編集が必要となる。このアニメータの編集プロセスを補助するために、我々は既存の流れのデータを組み合わせて所望の流体アニメーションを合成する新しい方法を提案した。本講演では、いくつかの結果とともに本研究について紹介する。
【略歴】 富山大学学術研究部工学系助教。2014年北海道大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。博士（情報科学）。（株）ユビキタスエンターテインメント、（株）ドワンゴ、プロメテック・ソフトウェア（株）を経て、2019年より現職。コンピュータグラフィックス、特に流体アニメーションの生成や編集に関する研究に従事。2014年度情報処理学会山下記念研究賞受賞。
9:50-10:10 講演(2) 【タイトル邦題】 色と動き情報の自己教師あり学習による景観画像からのアニメーション生成
遠藤　結城（筑波大学 システム情報系 助教）
【原発表の書誌情報】 Endo, Y., Kanamori, Y., Kuriyama, S.: Animating Landscape:Self-Supervised Learning of Decoupled Motion and Appearance for Single-Image Video Synthesis, ACM Transactions on Graphics (Proc. of SIGGRAPH Asia 2019), 38, 6, pp.175:1-175:19 (2019).
【概要】 本講演では、タイムラプス動画における色と動きの時間的な変化を、ニューラルネットワークにより自己教師あり学習することで、1 枚の静止画像から景観アニメーションを生成する手法を紹介する。提案手法は従来手法に比べて高解像度かつ尺の長い動画を生成できることを示す。
【略歴】 2017年筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻博士後期課程修了。博士（工学）。2012年から2016年まで日本電信電話株式会社に勤務し、データマイニングの研究開発に従事。その後筑波大学助教、豊橋技術科学大学助教を経て、2019年より再び筑波大学に勤務。現在はコンピュータグラフィックス、特に画像処理や機械学習の応用研究に従事。
10:10-10:30 講演(3) 【タイトル邦題】 Temporal Source-Reference Attentionを用いた動画のデジタルリマスター
飯塚　里志（筑波大学）
【原発表の書誌情報】 Satoshi Iizuka and Edgar Simo-Serra: "DeepRemaster: Temporal Source-Reference Attention Networks for Comprehensive Video Enhancement", ACM Transactions on Graphics (Proc. of SIGGRAPH Asia 2019), 38, 9, 1-13, 2019.
【概要】 古い映像の多くは経年劣化により品質が低下しており、さらに当時の技術的な制約からグレイスケールもしくは低品質の色彩となっている。本研究では、古い映像の劣化の修復から色彩の復元まで包括的に行うリマスターネットワークを提案する。
【略歴】 筑波大学システム情報系／人工知能科学センター助教。2015年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。日本学術振興会特別研究員(DC1)、早稲田大学研究院講師を経て2018年10月より筑波大学に勤務。コンピュータグラフィクス、特に画像生成・編集に関する研究に従事。2016年、経済産業省Innovative Technologies 2016特別賞「Culture」受賞。
10:30-10:50 講演(4) 【タイトル邦題】 階層型ロシアンルーレットを用いた光路頂点のサンプリング
徳吉　雄介（Intel Corporation Research Scientist）
【原発表の書誌情報】 Tokuyoshi, Y., Harada, T. : Hierarchical Russian Roulette for Vertex Connections, ACM Transactions on Graphics (Proc. of SIGGRAPH 2019) 38, 4, Article 36 (2019)
【概要】 本講演ではロシアンルーレット法を高速化する階層型ロシアンルーレット法を提案する。双方向パストレーシングにこの手法を用いることで鏡面-拡散面-光沢面を通る光路のレンダリング効率を改善する。
【略歴】 2007年3月 信州大学大学院工学系研究科システム開発工学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。同年4月 株式会社日立製作所システム開発研究所入社（研究員）。最適化コンパイラの研究開発に従事。2010年7月 株式会社スクウェア・エニックス入社（シニアリサーチャー）。レンダリングの研究開発に従事。2019年9月より現職。グローバルイルミネーションを中心にレンダリング技術に興味を持つ。
10:50-11:10 講演(5) 【タイトル邦題】 ソースの混合: シアーシニング流体のための粘性混合モデル
永澤　謙太郎（東京大学 大学院理学系研究科物理学専攻岡田研究室）
【原発表の書誌情報】 Kentaro Nagasawa*, Takayuki Suzuki, Ryohei Seto, Masato Okada, Yonghao Yue*: Mixing Sauces: A Viscosity Blending Model for Shear Thinning Fluids, ACM Transactions on Graphics (Proc. of SIGGRAPH 2019) 38, 4, pp.95:1-17 (2019)
【概要】 一般に流動性が非線形として知られる流動性食品の任意の混合体の流動性を表現するために、レオメータを用いた実測定結果と数理的定式化から現象論的なモデル化を行った。さらにMPMを用いたシミュレーションと実世界模擬との比較検討を行う。
【略歴】 2017年名古屋大学理学部物理学科卒業、2019年東京大学理学系研究科物理学専攻修士課程卒業、同学博士課程在学中。レオロジーおよび連続体シミュレーションに関心を持ち研究に従事。