@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00215353,
 author = {内田, 光洋 and 齋藤, 豪},
 book = {第83回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {手描き線画のストロークの位置や強弱は描画対象の形状に基づく複雑な規則から決定されており、それを完全に定式化することは不可能である。本論文では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて3次元形状の線画を生成する手法を提案する。提案手法では線の位置、線の強弱および結節点での線の接続関係を決定するために3つのCNNを用いる。接続関係決定CNNの学習には3次元形状とそれに対応する結節点の線画像を自動的に生成したデータを用いた。提案手法で用いたデータセットの学習への影響を示し、提案手法によって生成された線画から定性的な評価を行うことで、提案手法が手描きのような特徴の線画を生成することを示す。},
 pages = {47--48},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {結節点データを用いた深層学習を伴う3次元モデルの線画レンダリング手法},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}