| 大会名称 |
|---|
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-03-03 |
| セッション番号 |
| A-15 |
| セッション名 |
| スマートインフォメディアシステム |
| 講演日 |
| 2020/3/17 |
| 講演場所(会議室等) |
| 工学部 講義棟１F 108講義室 |
| 講演番号 |
| A-15-13 |
| タイトル |
| ユーザの意向を反映したテクスチャ再構成の検討 |
| 著者名 |
| ○△名古屋真実, 木村誠聡, 辻 裕之, |
| キーワード |
| テクスチャ, 深層学習, GAN, pix2pix, 画像合成 |
| 抄録 |
| CGを作成する際に，物体の表面の質感を表現するためにテクスチャ画像を用いる．本研究では，このテクスチャ画像をユーザが直感的に編集する方法を提案する．提案手法は，2画像間の変換を学習するpix2pixに，入力画像の質感を変えないような制約を加え，本研究の目的に合うように改良する．ここで従来は，テクスチャ画像の模様をエッジ画像として編集し指定していたが，これではエッジの上と背景の色を塗り分けるタスクと，エッジの内外を塗り分けるタスクとを別けて学習させなければならなかった．本論文では，これを領域のモノクロラベル画像に修正することで，同じ学習モデルで２つの異なるタスクを実施可能にする．この修正の有効性は，実験を通して示される． |
| 本文pdf |
|
PDF download
|