ハイパー拡散を用いたニューラルマテリアル合成：NeuMaDiff
高品質なマテリアル合成を実現する新しいパイプライン「NeuMaDiff」は、ハイパー拡散を用い、複数入力形式に対応する条件付き合成と、統計に基づく制約付き合成を可能にする。
GaussianAnything：インタラクティブなポイントクラウド潜在拡散を用いた3D生成
本稿では、インタラクティブなポイントクラウド構造の潜在空間を用いた、スケーラブルで高品質な3D生成を実現する新しい3D生成フレームワーク、GAUSSIANANYTHINGを提案する。
3DGS.zip：3Dガウシアンスプラッティング圧縮手法に関する調査
3Dガウシアンスプラッティング（3DGS）は、リアルタイムレンダリングにおける品質と速度の両面で最先端のパフォーマンスを提供する有望な手法ですが、その大きなストレージとメモリ需要が課題となっています。本稿では、3DGSをより効率的にするための圧縮およびコンパクト化手法を包括的に調査し、これらの手法の分類、比較、評価を行い、今後の研究の指針となる知見を提供します。
フレーム間コヒーレンスを利用した2次元レイヤードシーンにおける隠面消去アルゴリズム
本稿では、イラストレーションソフトやPDFのような2次元レイヤードシーンに適した、新規の隠面消去アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、従来の手法と比較して、レンダリングに必要な計算量を大幅に削減する。
逆レンダリングパイプラインのための、実用的で正確な光源の分光分布再構成
本稿では、逆レンダリングパイプラインにおいて写実的な画像を生成するために重要な要素である、光源の分光分布（SPD）を、高価な分光計を用いることなく、回折コンパクトディスク（CD-ROM）と機械学習を用いて、シンプルかつ低コストで正確に再構成する手法を提案している。
逆レンダリングと敵対的陰関数を利用した環境マップ編集
本稿では、高ダイナミックレンジ（HDR）環境マップを編集するための新しい手法を提案する。この手法は、微分可能なレンダリングと、HDR画像を効率的に表現できる、敵対的摂動を用いて学習したロバストな陰関数表現を組み合わせたものである。
エネルギー保存型のラフディフューズBRDF：EONの紹介
本論文では、エネルギー保存性を備えた新しいラフディフューズBRDFモデル「EON」を紹介する。EONは、従来のOren-Nayarモデルの質感を維持しながら、エネルギー損失問題を解決し、効率的な評価と重要度サンプリングを可能にする。
BlenderのためのPythonレンダリングフレームワーク - Blendify
Blendifyは、Blenderのレンダリング機能を活用しながら、使いやすさ、効率性、柔軟性を重視して設計された、コンピュータービジョンやコンピューターグラフィックスの研究者向けレンダリングフレームワークである。
DeepIcon：階層型ネットワークを用いたアイコンのレイヤー単位ベクトル化
DeepIconは、従来の画像ベクトル化手法の課題を克服し、高品質なSVGアイコン生成を実現する、新しい階層型ニューラルネットワークである。
ハイブリッドボクセルフォーマットを用いた効率的なレイトレーシング
本稿では、メモリ消費とレンダリング速度の両方を最適化する、ハイブリッドボクセルフォーマットと呼ばれる新しいボクセルデータ構造を提案する。
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