今年の SIGGRAPH Asia は東京で行われたので、自腹でチケットを買ってみてきた。ラプラシアンとかナブラとかグレーディエントとか、20 年くらい前に学生の時にたしか電磁気の時間に勉強した記憶があるけど、なるほどわからんの連続だった。
Pixar のキャラクターアニメーションやエフェクトの製作工程。物理シミュレーションと手付けのアニメーションをどうやってうまく組み合わせているかとか。エフェクトのチームとアニメーターがどんな風に協力しているかとか。日本語だからわかりやすかったし、特に知らない言葉も出てこなかったのでわかりやすかった。
モーキャプで作ったアニメーションのデータを一部だけ手で変更する手法。モーキャプのデータはものすごく高次元の情報なのでそれを全て手動で編集することはできないので、データの次元を減らして編集しやすくし、その編集部分を元のアニメーションにうまくブレンドする。
グリーン関数とグラフラプラシアンというのを使うらしい。
なるほどわからん、だったんですが、アニメーションで面が突き抜けてしまうのをなんとかするものらしい。筋肉とか。
ADMM というのはこの他の発表でも何度か目にした。
これちょっと楽しみにしてたのに、なぜか発表者が会場に現れずに中止されちゃった。残念。
これは凸凹のある地面で、特定の位置で特定の姿勢を取るように指定すると、ちょうどそれにぴったり合うようにそこに至るまでのアニメーションを計算するというもの。TensorFlow を使って学習するらしい。
電子顕微鏡写真などのテラバイト規模のサイズの 3 次元データを、効率よくボリュームレンダリングする方法が紹介された。SparseLeap という方法なんだけど、オクツリーよりもさらに効率よく空間カリングができるらしくて、ちょっとすごい。これはゲームとかには応用できないのかな。
それともうひとつは、ものすごく高解像度の画像データを、解像度の低い PC のディスプレイに合わせて表示する方法。ミップマップの低解像度の画像はアンチエイリアスのためにグレーのピクセルができてしまうが、これにフィルタをかけると元の画像とは全く違う効果になってしまう。ローカルラプラシアンという方法を使うとエッジを保持したままディテールを消すことができていいらしい。
PDF という言葉が出てきたけど、これなんだろう。ファイルフォーマットではないらしい。
（続く）