3-Sweep Extracting Editable Objects from a Single Photo - 写真からオブジェクトを3D化しその場で変形！脅威のモデリング＆レタッチ技術！SIGGRAPH ASIA 2013
モデリング 技術 技術-Technology 三角原型 - 「洋裁CAD（桃CAD）」の開発者である工房奥谷氏による性別体格を... 2024-07-25 『立体裁断アプリ』や『桃CAD（洋裁CAD）』の開発者である工房奥谷（@tomosan119）氏による、性別体格を問わず理論上は補正が不要になる原型型紙製図法「三角原型」の技術論文「3D 人体計測データを基にした適応的なゆとり量の個別型身頃原型の開発」と動画が公開されています。 続きを読む ソフトウェア＆ツール-Software&Tool テクスチャ ソフト Height Lab 1.2.3 Beta - 数式レイヤーを重ねて視覚的にわか... 2024-07-23 Little Dreamer Gamesによる数式レイヤーを重ねて視覚的にわかりやすく確認しながらハイトマップ＆法線マップを生成する専用ツール「Height Lab」がSt
Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション - A Successful Failure
2010年11月03日 Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション Tweet 以前『Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力』において、Web上の膨大な画像から欠損部分を自動的に補完する手法*1について紹介した（図1）。 図1：Scene Completion Using Millions of Photographs これは、Flickr等から大量にかき集めてきた画像から類似度の高い画像を自動的に抽出し、欠損部分にハメ込むことで違和感の無い補完画像を生成するアプローチであり、そのアイデアと、生成される補完画像のクオリティが話題になった。素材の量が質に変化する、まさにWeb時代に適したアプローチである。 本エントリでは同様の手法を用いて、失われた色を取り戻すカラリゼーション(colorization)について紹介したい。カラリゼーションとはコンピュータを用いたモノクロ画像
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
安価なウェブカムを3Dスキャナへと変える『ProFORMA』 | WIRED VISION
前の記事 「ユニークな壁掛け時計」5選 「画面の口が話す」iPhone通訳アプリ(動画) 次の記事 安価なウェブカムを3Dスキャナへと変える『ProFORMA』 2009年11月25日 Charlie Sorrel 英国ケンブリッジ大学エンジニアリング科の学生Qui Pan氏が率いるチームは、通常の安価なウェブカムを3Dスキャナに変えてしまうシステムを作成した。 このシステムは『ProFORMA』(Probabilistic Feature-based On-line Rapid Model Acquisition:確率的特徴に基づいたオンライン高速モデル形成)と呼ばれるが、その名前から受ける印象よりもはるかに素晴らしいものだ。[Proformaには「仮の」という意味がある] 3Dスキャンでは通常、専用装置が必要で、それなりに時間もかかる。しかしProFORMAでは、ウェブカムの前でオブジ
３次元手ぶれ補正（知覚補正付き） - potasiumchの日記
（ちょっと遅ればせながら）今年のSIGGRAPHで発表された手ぶれ補正アルゴリズムは面白いと思った。素人が撮ったぶれぶれのビデオを後からソフトウェア的に修正してくれるというもの。ウィスコンシン大学とアドビ社の共同研究。 Content-Preserving Warps for 3D Video Stabilization Feng Liu, Michael Gleicher, Hailin Jin and Aseem Agarwala SIGGRAPH 2009 枠組みとしては、まずビデオ動画から特徴点抽出を行い、３次元的なカメラの動きの情報を得る。そこからカメラが理想的な（ぶれぶれでない）軌跡をたどったとしたら見えたであろう景色を再構成するべく、画像を局所毎にリマッピングしよう、というもの。ただし単純に再構成だけを考えてリマッピングすると情景自体が変わる部分（被写体が動いて隠蔽箇所が変化
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写真に写った物体を「裏返せる」画像加工ツール（動画あり）
