コンテンツを考慮した3次元アセットのスタイル編集

カテゴリ：部門大会

論文No：OS4-1-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Generating style variations for 3D assets with content consideration

著者名：會澤 智大（豊橋技術科学大学）,顧 淳祉（豊橋技術科学大学）,栗山 繁（豊橋技術科学大学）

著者名(英語)： Tomohiro Aizawa (Toyohashi University of Technology),Chunzhi Gu (Toyohashi University of Technology),Shigeru Kuriyama (Toyohashi University of Technology)

キーワード：3次元形状編集,機械学習,スタイル編集スタイル編集,3D shape editing,Machine learning,Style editing

要約(日本語)：3次元（3D）アセットのスタイル編集は，ゲームやアニメーション等の世界観に調和するデータの創出において重要である．先行研究では，編集対象の3Dコンテンツに対して，形状の一貫性を維持しながらスタイルのみを変換する手法が提案されているが，コンテンツが有する部位ごとの素材やデザイン情報が喪失してしまう．本研究では，テキストのスタイル指示に忠実，かつコンテンツのデザインとの整合性を考慮した編集機構を提案する．具体的には，高品質な3Dアッセットの生成を可能とするFlowベースの手法にInversion機構を導入し，コンテンツに由来する初期ノイズを予測することで，テキストによるスタイルの編集を行う．これにより，部位ごとの素材や模様などの情報を維持したスタイル変換を追加学習なしで実現する．本稿では，生成された3Dアセットにスタイル編集を行い，既存手法との比較実験を通じて提案手法の有効性を示す．

本誌掲載ページ：912-917p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,016Kバイト