月着陸シミュレーションの高性能化
月面着陸のための高精度なビジョンベースナビゲーションアルゴリズムの開発と検証には、高品質な月面地形モデルに基づくリアルタイムシミュレーションが不可欠である。
高品質で動的な3Dヒューマンヘッドアバターの端末上での学習と生成
マルチビューRGB画像を入力として、コース-ファイン表現を用いて高品質で動的な3Dヒューマンヘッドアバターを端末上で学習し生成する。
キャラクタースプライトの欠損データ補完GAN
提案モデルは、キャラクタの他の方向の画像を入力として受け取り、欠損している方向の画像を生成する。
可視化研究論文における再現性スタンプの現状
可視化研究分野では、論文の再現性を保証するための取り組みが依然として不十分である。
GPUコードの自動カーネル最適化のためのACCサチュレーター
ディレクティブベースのプログラミングにおける計算の削減、メモリアクセスの削減、およびメモリスループットの向上を同時に実現する。
物理ベースの3D ガウシアンスプラッティングによる逆レンダリング
物理ベースの3D ガウシアンスプラッティングを用いて、隠れたガウシアンの問題を解決し、高品質な逆レンダリングを実現する。
リアルタイムの直接/間接照明レンダリングのための、再照明可能なNeRFのベーキング
提案手法は、事前に学習した教師モデルからの蒸留を通じて、直接照明レンダリングのためのCNNベースのレンダラーと、間接照明レンダリングのためのハッシュグリッドベースのレンダラーを構築する。これにより、物理ベースのレンダリングを未知の照明条件下でリアルタイムに実現する。
3D ガウシアンの効率的な属性変換による学習後圧縮: MesonGS
3D ガウシアンの属性を効率的に変換することで、ファイルサイズを大幅に削減しつつ高品質な描画を実現する。
高速ガウシアンスプラッティングのためのAdR-Gaussian: 適応半径を用いた高速化
ガウシアンスプラッティングのレンダリング速度を310%向上させながら、同等以上の品質を維持する。
コンピューターグラフィックス
本研究は、共有仮想環境(SVE)におけるハプティックインタラクションとアバター表現の組み合わせが、社会的存在感とタスクパフォーマンスに及ぼす影響を初めて探索した。 実験では、参加者がプレート制御タスクを4つのアバター表現条件(両者のアバター表示、自身のアバターのみ表示、パートナーのアバターのみ表示、アバター非表示)で行った。結果、アバター表現、特にパートナーのアバター表示が社会的存在感を大きく高めることが示された。一方で、タスクパフォーマンスや作業の力の強さには条件間で差がなかった。 これらの結果から、物理的なリモートコラボレーションにおいては、ハプティックインタラクションのみでも課題遂行に十分であり、アバター表示は必須ではないことが示唆された。一方で、社会的コミュニケーションチャネルにおいては、視覚的なアバター表現が重要であり、ハプティックインタラクションはそれを補完する役割にとどまることが明らかになった。
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