@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02006983,
 author = {篠田,理沙},
 issue = {3},
 journal = {情報処理},
 month = {Feb},
 note = {画像から動物を理解するためには，種や個体といった属性認識に加え，姿勢や形状を三次元的に推定することが重要である．従来，単一画像からの動物の3次元理解には，直接3D形状を復元する手法や，パラメトリックモデルを用いて姿勢・形状を推定する手法が提案されてきたが，いずれも高品質な学習データの不足が大きな課題であった．この問題に対し，GenZooは条件付き画像生成モデルを活用し，種名や姿勢情報，簡易なレンダリング結果からリアルな動物画像と正確な3Dラベルを同時に生成する枠組みを提案している．本手法により大規模な合成データセットが構築され，実画像を用いた3D推定タスクにおいて既存手法を上回る性能が示された．},
 pages = {116--118},
 title = {5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み：Niewiadomski, T. et al. : Generative Zoo},
 volume = {67},
 year = {2026}
}