コンピューターグラフィックス
コンピューターグラフィックスの講義 by 五十嵐健夫先生
主なトピック
CG分野の面白さ
- 数学的な面白さ/奥深さ
- 唯一絶対の正解がない、自由で想像的は発想が重要
- 映像制作やゲームなどですぐに広く使われる
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コンピューターグラフィックスの講義 by 五十嵐健夫先生
主なトピック
CG分野の面白さ
の講義 by 先生 物や人の動きを表現する技術 #物理 簡単な力学 時間ステップtごとに、次のフレームのvとxをシミュレーション(Fとmが与えられる) 問題: tが大きすぎると誤差によってしちゃうことがある tが大きくても誤差で発散しないように は増える 柔軟物の変形 として捉えて物理法則にそってシミュレーション 場合によっては（誤差等によって発散し、）不安定になることもある 変形後の形が用意されている場合に、それにたどりつくように変形していく手法 正確な物理法則ではないが、見た目は安定している 目的が「物理シミュレーション」ではなく「アニメーション」であるならばこれで良い...
...#写真 (等) 最近はFairness(AIが的方向に偏る問題について)も取り扱われる 掛け合わせ: x x 、等 歴史 : ののベクトルで : のの手法を応用 画像の: 方法 (初歩的なもの) ベクトルに変換 改善するなら、 画像の一部分のデーターではなく、認識に適した画像（）を使う One-hotではなくもっと複雑な表現を使う NLPの系譜と似たものを感じる 考え方としては、画像の縦横次元を圧縮しつつ、深さの次元を展開していく 階層構造 のところの図と同じ考え方 人間が集めたデーターセットでやっている以上、人間の認知に適応、過学習していく そりゃそう、それが目的 的な話になってくるけど、を認識できるかみたいな議論に画像認識関わってきそう 人間がラベル付けしないとは当然認識できない あえて人間の存在を極力無視した上で物体検出につながるようなことやったらどうなるんだろう それがか、教師なし学習で物体検出（に近いこと）できるのかな 自然言語によるラベル付けは当然できないけど 人間以外の視覚の知的な捉え方を生み出せたりする? 知的と呼べるレベルまで行けるのかな というか人間が理解できないと知的って言えない?......
の講義 by 先生 3次元表現(3dモデルとか)を入力とし、[写実的]]を出力する : 等を 入っていく光を入力とし、出ていく光を出力とする 全ての光の動きを分布関数等で計算すれば、写実的画像はもちろん出る ただ、当然がやばい のでもっと簡単にできる方法で頑張る () Metropolis Light Transport Precomputed Radiance Transfer (リアルタイムにレンダリング) レンダリングはに主に時間がかかるので、それを事前計算によって速くする ()...
の講義 by 先生 な性を持つ質感のを作る方法 山肌とか草原とか シンプルに、画像を用意して読み込む方法 大きくなってくると、ストレージと読み込み処理が大変 （ばらけていて乱数っぽく見える）を使う ノイズ関数は離散的な値しか返さない それをグラフにして点同士を繋ぐと、波が作れる 周波数と振幅が異なるノイズ波で画像を生成 周波数が高くなる（ノイズ関数の点同士の位置が近くなる）ほど、細かいノイズが作れる 複数の周波数を重ねてあげれば、っぽくなる（小さいノイズinでかいノイズ） 事前に小さいテクスチャは用意する ただ、小さいサンプルのテクスチャから、より大きいを生成する みたいな感じ? フォトショで補完するみたいなイメージ...
の講義 by 先生 CGより分野に近いかな 画像を、特徴のある場所（人間にとって重要な場所）は歪ませずに拡大縮小するアルゴリズム 画素毎にを計算、その後で効率的に重要度の低い経路を計算 Appleのフレームワークにも重要度計算するやつあったな https://www.youtube.com/watch?v=6NcIJXTlugc...