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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-09-07
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Sketch-based City Generation Using Procedural Modeling and Generative Model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: CGのインタフェース技術
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST)
• 著者名: 神田, 純哉; 何, 毅; 謝, 浩然; 宮田, 一乘
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10100541
• 書誌情報: 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）; 巻 2022-CG-187, 号 3, p. 1-8, 発行日 2022-09-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8949
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会