Visual Computing 2024について
今年で開催32回目を迎える、産学の垣根を超えて技術者・研究者・クリエイターが交流する、コンピュータ・グラフィックスおよび周辺分野における国内最大規模のシンポジウムです。
Visual Computing 2024において株式会社サイバーエージェントは、スポンサー講演・口頭発表・企業展示を行います。
サイバーエージェントAI Labのメンバーだけで取り組んでいるものだけでなく、産学連携先と進めている研究内容となっています。
民間企業の研究組織がどのようなデータで、どのような研究を行っているのか、興味をお持ちの方はぜひ発表にお越しください。
参加希望の方はこちらからご登録下さい。
【スポンサーセッション】
日時 | 9月11(水) 11:30 - 11:50 |
タイトル | サイバーエージェントにおけるCG技術への取り組み |
講演者 | 武富 貴史 (AI Lab Graphicsチーム リサーチサイエンティスト) |
概要 | 事業例や研究例を中心に、インターネット広告事業を軸としたCG/生成AIに関する取り組みをご紹介します。 |
【口頭発表・招待講演プログラム】
*博士インターンの成果も含みます。
日時 | 9月10日(火)14:10 - 15:15 論文セッション2(アニメーション) |
タイトル | [11] 音声と動作の異種マッチングによる発話アニメーション生成 (Long) |
著者 | 栗山 繁(豊橋技術科学大学/AI Lab Graphicsチーム リサーチサイエンティスト) |
概要 | 本研究では、音声と同期した身振りの動作を少量の素材データから生成するために、区分的な動作片のパターンを多段階の時間解像度で照合して置換する生成的なモーションマッチングの手法に音声特徴量を導入する。特に、生成される身振り動作の接地状態の足の滑りを改善する方法と、多くのバリエーションを持たせる方法を提案し、それらの有効性を検証する。 |
日時 | 9月10日(火)15:35 - 16:30 論文セッション3(画像) |
タイトル | [15] BeautyBank: Encoding Facial Makeup in a Latent Space for Enhanced Makeup Applications (Long) |
著者 | Qianwen Lu (The University of Tokyo)、Xingchao Yang、Takafumi Taketomi(AI Lab Graphics team Research Scientist) |
概要 | In this paper, we introduce a novel makeup encoding method that models high-dimensional representations of makeup to broaden its application domain. Our approach includes BeautyBank, a makeup encoder that disentangles features of bare faces and makeup through distinct style paths for each. Additionally, we propose a Progressive Makeup Tuning (PMT) strategy, specifically designed for efficient and smooth makeup encoding. Furthermore, we explore new applications of makeup technology, including facial image generation with makeup code injection and makeup retrieval. |
【スポンサー展示】
日時 | 9月10日(火)~12(木)1F食堂 |
概要 | 会社概要、AI LabやGraphics領域を中心に研究内容をご紹介します。当日はリサーチサイエンティスト・人事がブースにて対応いたします。 |
<関連リンク>
VC2024公式サイト:https://visualcomputing.jp/vc2024/
AI Lab 公式サイト:https://cyberagent.ai/ailab/
AI Lab Graphicsチームサイト:https://research.cyberagent.ai/research/computer-graphics/