リアルタイム機械学習レンダリングのアプローチ：ポリゴン描画による形状安定性とニューラルネット画像生成による高品質性を両立する手法

セッション分野

AC (アカデミック・基盤技術)

セッション関連分野

ENG

キーワード

AI/ML レンダリング

セッション難易度

対象プラットフォーム

コンシューマ、 アーケード、 PC、 モバイル

受講スキル

レンダリングとニューラルネットワークの直観を持つ方。
基本研究ですのでフレームワークなどは分からなくても問題ないです。

得られる知見

レンダリングとニューラルネットワークの内部構造、またその2つの組み合わせ方。
多くの2D潜在空間を3Dメッシュの表面にぴったりとマッピングする手法。

写真撮影 / SNS投稿

通訳の種類

なし

お気に入り登録 アイコンについて

セッション内容

機械学習を用いてリアルタイムに描画するための一つのアプローチおよびその実装を紹介します。
三角形メッシュのレンダリングと機械学習画像生成を統合し、それぞれの特長である形状安定性と画像品質の両方を実現できるアプローチです。
このアプローチでは、様々なGANニューラルネットワークを採用できます。
本発表では、結果の検証よりも理論と実装の詳細な議論に重点を置いています。

講演者

ヘルツベルユ　フレドリック

シリコンスタジオ株式会社