第30回日本顔学会大会 フォーラム顔学2025のシルバースポンサーを務めます

株式会社サイバーエージェント AI事業本部は2025年11月1日（日）～2日（日）にかけて早稲田大学 国際会議場にて開催される「第30回日本顔学会大会 フォーラム顔学2025」のシルバースポンサーを務めます。
 

日本顔学会大会 フォーラム顔学会 2025について

日本顔学会は顔に関する研究の発展と「顔学」の普及を目的に、1995年3月に発足しました。顔に関連する研究発表の場として1991年にワークショップが始まり、1996年からは名称を「フォーラム顔学」と改め、今年で開催30回目を迎える学術大会として発展してきました。

本学会において株式会社サイバーエージェントは、パネルディスカッション・口頭発表・ポスター発表を行います。
当社の研究開発についてご興味がある方はお気軽にお越しください。
参加希望の方はこちらからご登録下さい。


【パネルディスカッション】

日時	11月2(日) 11:25-12:40 パネルディスカッション
講演者	武富 貴史（AI Lab Entertainmentチーム 上席リサーチサイエンティスト）
概要	「顔学の新地平」をテーマに各社のこれまでの顔関連の研究について紹介・ディスカッションを行います。

【口頭発表】
*共同研究の成果も含みます。

日時	11月1(土) 11:20-12:10 O2-3 美容
タイトル	動画におけるアイデンティティを保持したメイク転写手法
著者	〇黄 源天（AI Lab Entertainmentチーム リサーチエンジニア）・楊 興超・武富 貴史（AI Lab Entertainmentチーム 上席リサーチサイエンティスト）
概要	近年提案されている動作データの変換技術の多くは、オンライン・リアルタイム処理に対応していません。本研究では、動作の時間分割と類似区間の置換に基づくスタイル転移において、計算効率向上のためベクトル量子化を導入し、トランスフォーマや拡散モデルに頼らない、高速で高精度なスタイル転移とリターゲットを同時に実現します。提案手法では、離散化により動作の滑らかさや個性が損なわれる問題に対し、量子化コードを動径基底関数で補間することで滑らかな動作再構成を可能にし、さらに補間係数の疎な分布の特徴を転移させることで、特徴の異なるデータ間の柔軟かつ頑健な照合を実現します。

 

日時	11月2(日) 09:35-10:25 O4-1 画像編集
タイトル	残差学習によるテクスチャ付き頭部メッシュの年齢編集
著者	〇金森 由博・田島 大地・金井 俊樹（筑波大学）・楊 興超・高山 健志・武富 貴史（AI Lab Entertainmentチーム リサーチサイエンティスト）
概要	最新の3D 頭部モデルの年齢編集にはボリューメトリックな頭部表現が採用されているが、この表現は従来のメッシュに基づく物理ベースレンダリング (PBR) と未だ親和性が低い。本研究では、PBR対応の頭部メッシュに対する年齢編集法を提案する。頭部形状をパラメトリックモデルで表し、法線・反射率などのPBRマップは事前学習済みStyleGANで生成する。目標年齢に合わせて形状パラメータとGAN潜在を同時最適化し、概形と質感を一貫して更新することで、従来困難だった形状変化とPBRマテリアルの同時編集を実現する。

 
【ポスター発表】

日時	11月1(土) 14:10 - 15:10 P1-8
タイトル	深層学習による二次元・三次元化粧表現の研究と応用
著者	〇楊 興超・武富 貴史（AI Lab Entertainmentチーム 上席リサーチサイエンティスト）
概要	本研究では、深層学習を用いて二次元および三次元の化粧表現を高精度に推定・生成する手法を提案する。3D分野ではPCAモデルとStyleGAN2モデルによる化粧事前モデルを構築し、リアルな再構成や編集を実現した。2D分野では新規エンコーダ「BeautyBank」を設計し、局所的な質感や色彩を忠実に再現可能とした。さらに、大規模ペア化粧データセット「FFHQ-Makeup」を構築し、化粧編集やスタイル転送の高度化に貢献した。

 

＜関連リンク＞

第30回日本顔学会大会 フォーラム顔学2025 公式サイト：https://www2.jface.jp/forum2025/program.html
AI Lab 公式サイト：https://cyberagent.ai/ailab/