Innovative Tech：
物体を追加しても影や回り込みをリアルに合成する技術　ワシントン大学が開発
2020年12月07日 12時25分 公開
[山下裕毅，ITmedia]

Innovative Tech：
このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。




　米ワシントン大学の研究チームが開発した「People as Scene Probes」は、一方向から撮影した映像の奥行きや光の当たり方を分析する深層学習ベースの技術だ。この技術を使うことで、影や「オクルージョン」（遮蔽物によって光の反射がさえぎられる度合い、環境遮蔽とも） を考慮したリアルな画像合成が可能になる。



https://image.itmedia.co.jp/news/articles/2012/07/l_koya_probeteaser.png
映像内の物体から奥行き、オクルージョン、照明／影の情報を抽出し、新しく挿入する画像に適応することで自然な合成画像を生成するネットワークの概要図。下段の図では、手前の人物や奥の赤い車に対して適切な影が加えられている



　今回の手法では、物体とシーンとの隠蔽関係をピクセルレベルで記録し、物体の位置に応じてどの画素がオクルージョンしているかを判断する。


https://image.itmedia.co.jp/news/articles/2012/07/l_koya_probe2.png
オクルージョンの定性結果。（左）オクルージョン合成した結果（右）オクルージョン前の画像


　次に、シーン内の物体がどのような影を保持しているかを分析し、ライティングマップを作成する。これにより、新しい物体を挿入した際に、その位置の環境に応じた明るさと太陽に対して正しい方向にある影を生成する。

　影は、太陽の位置や天候、物体とシーンとの関係などで相互作用する複雑なタスクなため、GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いて詳細に再構築できるように学習する。
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https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2012/07/news079.html