@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225941,
 author = {山下, 祐貴 and 森本, 有紀 and 秋田, 健太 and Yuki, Yamashita and Yuki, Morimoto and Kenta, Akita},
 issue = {5},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {May},
 note = {本研究では，深層学習により入力テキストの内容に対応した色付きメッシュモデルを生成する手法を提案する．これまでに深層学習を用いて様々な表現形式の3次元モデルを生成する手法が広く提案されている．その中でも，入力した画像に対応する3次元モデルを生成する3次元再構成手法が多く提案されている．しかしこのような手法では，ユーザが作成したい形状や色などの3次元モデルを得るために，その特徴に対応する画像を用意する必要があり，手間がかかる．本研究では，テキストによる自由形式の説明文を入力とすることでそのような手間を軽減する．3次元モデルの大規模データセットを用いた定量的・定性的な評価を行い，提案手法がテキスト入力による柔軟な色付きメッシュモデルの生成において有効であることを示した．, We propose generating a 3D mesh model with face colors according to input texts by deep learning. Many works have been widely published to generate 3D models in various representation formats based on deep learning. Especially modeling from 2D input images is popular. However, those methods require suitable input images whose features, such as colors and geometries, correspond to a 3D model that the user expects. Moreover, it takes time and effort. In our method, we apply text input to reduce such effort. Also, we conducted quantitative and qualitative evaluations using large data sets of 3D models to show the validity of our method for generating colored mesh models by flexible text inputs.},
 pages = {1065--1073},
 title = {Text2ColoredMesh：テキスト入力によるトポロジ変化に柔軟な3Dメッシュモデルの生成},
 volume = {64},
 year = {2023}
}