2026-05-13T00:47:02Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220107 2025-01-19T14:39:59Z 1164:3206:10884:11015

条件付き生成モデルを用いたスケッチベースの都市生成手法 Sketch-based City Generation Using Procedural Modeling and Generative Model 神田, 純哉 何, 毅 謝, 浩然 宮田, 一乘 CGのインタフェース技術 コンピューターグラフィックス (CG) や様々なエンターテイメント作品の高度化に伴い，ユーザの設計意図が反映された大規模な街並みを生成することは，映像制作現場における重要な課題の 1 つである．しかし街並みを構成する建物を個別にモデリングすることは労力がかかり現実的ではない．本研究では，スケッチベースのプロシージャルモデリングを使った効率的な街並みの生成手法を提案する．フレームワークには深層学習の条件付き敵対的生成ネットワークを使用する．まず学習データセットとして，パーリンノイズを用いて建物の高さが 1 つずつランダムに計算された街並みを生成する．次に街並みの輪郭を Holistically-nested edge detection (HED) によって抽出する．学習には，街並みのデータから作成したハイトマップと HED によって抽出されたスケッチのペアを用いる．上述のフレームワークを実現するユーザインタフェースを開発し，ユーザが手描きのスケッチから多様で満足度の高い街並みを生成できるようにする． In this study, we propose an efficient city-generation method based on user sketches that combine a deep generative model with the procedural modeling approach. The proposed framework adopts the deep learning-based network of conditional generative adversarial networks. For the data training, we randomly generated three-dimensional cities from perlin noise. The contours of the cities were extracted by the holistically-nested edge detection approach. The proposed method is a deep learning model that uses paired data of cities generated by a procedural model, along with the corresponding hand-drawn style sketches. technical report 情報処理学会 2022-09-07 application/pdf 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学（CG） 3 2022-CG-187 1 8 2188-8949 AN10100541 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/220107/files/IPSJ-CG22187003.pdf jpn