情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

VRとAR技術の発展に伴い、3Dコンテンツの需求が爆発的に増加し続けている。本稿で、Deep Learningを用いた新しい3Dコンテンツの生成手法を提案する。この手法では、オブジェクトを全方位からスキャンニングするという既存手法と違って、一つの深度画像からオブジェクトの3Dコンテンツを生成する。現在のところ、適切なオープンデータセットがないので、既存手法で生成されたデータを用いているが、それらの手法では現実のデータを適切に扱えないと考えられる。この問題に対して、我々は実世界の3Dオブジェクトデータセットを作り、そのデータセットを利用し、敵対的生成ネットワークを用いて、実世界に存在するオブジェクトの一枚深度画像に基づいて、オブジェクトの全体構成を推定して生成する実験を行った。