초광각 컴퓨터 생성 홀로그램의 고속 재구성을 위한 비균일 푸리에 도메인 스트레칭 기법
본 논문에서는 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)에서 초광각(UWA) 3D 장면을 고속으로 재구성하기 위한 새로운 비균일 푸리에 도메인 스트레칭(NU-FDS) 방법을 제안합니다. NU-FDS는 구면파를 근사화하고 비균일 배율을 적용하여 고속 푸리에 변환 프레넬 회절(FrT)을 사용하여 UWA CGH를 효율적으로 재구성합니다.
超広角波動伝搬のための非一様フーリエ領域ストレッチング法
本稿では、非一様フーリエ領域ストレッチング（NU-FDS）法を用いることで、従来の計算コストの制約を克服し、高解像度かつ超広角なコンピュータ生成ホログラム（CGH）の高速かつ正確な再構成を実現できることを示す。
基於莫爾斯理論的採樣曲面拓撲重建
本文提出了一種基於莫爾斯理論的演算法，用於從點雲樣本重建曲面（包括帶邊界曲面）的拓撲結構，並生成分段參數化的可收縮拓撲盤片，從而實現網格無關的重新參數化或噪聲過濾等任務。
サンプルされた表面の位相的再構成：モース理論によるアプローチ
本稿では、3Dスキャナーなどで得られた点群データから、モース理論を用いて表面の位相構造を再構成する新しいアルゴリズムを提案する。
陰関数表現からの3D形状再構成における高周波成分の保持と計算効率の両立を実現する最適化手法
本稿では、陰関数表現を用いた3D形状再構成において、周期的な活性化関数、位置エンコーディング、法線情報を統合することで、高周波成分を保持した詳細な形状を、従来手法よりも効率的に学習できる新しい手法を提案する。
利用大型語言模型實現可擴展且可控的語音同步手勢合成：LLM Gesticulator
本文介紹了一種名為 LLM Gesticulator 的新型框架，該框架利用大型語言模型 (LLM) 來合成與語音同步且可控的人體全身動作，並探討了其在提升動作自然度、韻律性以及可控性方面的優勢。
大規模言語モデルを活用したスケーラブルで制御可能な音声同期ジェスチャー合成：LLM Gesticulator
LLM Gesticulatorは、音声とテキストプロンプトを入力として、自然で表現力豊かな全身ジェスチャーを生成する、スケーラブルで制御可能な新しいLLMベースのフレームワークである。
LLM Gesticulator: A Novel Framework for Synthesizing Controllable Co-Speech Gestures Using Large Language Models
This paper introduces LLM Gesticulator, a novel framework that leverages large language models (LLMs) to generate realistic and controllable co-speech gestures from audio and text prompts, demonstrating superior performance compared to existing methods.
텍스처 메시 생성을 위한 대형 텐서 기반 SDF 모델, LDM: 단일 이미지 또는 텍스트 프롬프트에서 고품질의 조명 분리 텍스처 메시를 생성하는 새로운 프레임워크
LDM은 텐서 기반 SDF 표현과 조명 분리 컬러 필드를 사용하여 단일 이미지 또는 텍스트 프롬프트에서 고품질의 조명 분리 텍스처 메시를 빠르게 생성하는 새로운 3D 생성 프레임워크입니다.
単一画像またはテキストプロンプトからのテクスチャメッシュ生成のための、大規模テンソルSDFモデルLDM：高品質なメッシュと照明分離テクスチャを実現
本稿では、単一画像またはテキストプロンプトから、高品質で照明分離されたテクスチャメッシュを生成する、新しいフィードフォワードフレームワークLDMを提案する。
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