Research indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
借金をしたときには、必ず返済しなければなりません。 多くの人がそのまま頑張って返さなければと考えがちですが、賢い借金返済方法を取ることでより楽に返せるようになるのです。
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全四回(になる予定)のSLN3DEXPO第二回は、第一回の「2次元画像から3次元画像を生成する技術」に引き続き、2次元画像を厳密に3次元画像に変換するのではなく、擬似的に3次元に見せる技術についてまとめてみた。 ちょっと前に話題になったモーションポートレートをはじめ、疑似3D、あるいは2.5次元表現ともいうべき、ちょっと不思議な感じのする表現が気になってる。この表現の面白いところは、実写画像に奥行きをあたえるという側面がありながら、元々2次元の、例えばアニメの絵なんかにも、違和感なく立体感を持たせることができること。今までアニメを三次元かしようと考えれば、キャラクターを3Dモデリングして、トゥーンシェーディングでアニメっぽくレンダリングするというのが常套手段だったのかもしれないけど、まだまだアニメ(この場合日本のアニメとかを指してる。PIXARのアニメなんかは系譜的にもまた別のものと考えて
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