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表面化散乱の検索結果1 - 5 件 / 5件

  • コンピューターグラフィックスで「肌」をリアルに見せるのが難しい理由とは?

    近年はコンピューターグラフィックス(CG)が長足の進歩を遂げており、アニメや漫画などの映像・画像コンテンツの制作やゲーム・VRなどのインタラクティブコンテンツの制作などに用いられる一般的な手法として定着しています。そんな現代のCGでもリアル感を出すのが特に難しい「人間の肌」について、アメリカのニュースメディア・Voxが「CGで肌のリアル感を出すのが難しい理由」を解説しています。 Why it’s so hard to make CGI skin look real - YouTube 以下は、2001年公開の「映画版ファイナルファンタジー」と2019年公開の「アリータ:バトル・エンジェル」におけるメインキャラクターが目覚めるシーンを並べたものです。この2つの映画にはおよそ20年の隔たりがあり、映像を見るとCGに大きなブレイクスルーが生じたことが示されています。 映画版ファイナルファンタジー

      コンピューターグラフィックスで「肌」をリアルに見せるのが難しい理由とは?
    • プロジェクションマッピング技術の変遷 岩井大輔- Seamless

      執筆者:岩井大輔 はじめまして。岩井大輔と申します。私は大阪大学の基礎工学研究科に所属し、工学的な立場からプロジェクションマッピングをテーマに15年近く研究をしています。この「プロジェクションマッピング技術の変遷」という連載では、私がこれまでの活動の中で見聞し、また研究開発してきた様々な技術を、万遍なく(を心がけたいですが、それなりに偏ったものになってしまうかもしれません)かつ詳しくご紹介することができればと思っています。 岩井大輔氏の詳細なプロフィールはこちら。 #1「プロジェクションマッピング作品を通して見る技術課題」 1 建築物へのプロジェクションマッピング 2 インタラクティブなプロジェクションマッピング 3 動的プロジェクションマッピング 4 まとめ #2「プロジェクションマッピングの多様なアプリケーション」 1 照明の知能化 1.1 リビング照明の知能化 1.2 作業空間の照明

        プロジェクションマッピング技術の変遷 岩井大輔- Seamless
      • 物理ベースレンダリング入門 その① - 物理ベースレンダリングとは? - LIGHT11

        物理ベースレンダリングに入門するための連載の第1回です。 今回は物理ベースレンダリングの概念とその背後にある考え方についてまとめます。 はじめに 物理ベースレンダリングとは 物体に入射する光の行方 エネルギー保存の法則 フレネル反射 反射した光の行方 マイクロファセット 幾何減衰 屈折した光の行方 サブサーフェイス・スキャタリング 拡散反射の簡易モデル まとめ 連載一覧 はじめに この連載では物理ベースレンダリングに関する基礎的な知識をまとめていきます。 まずこの第1回目では物理ベースレンダリングの概念について説明します。 第2回では実装を行う上で用いる式を一通り紹介し、第3回ではUnityにおける実装を行います。 リアルタイムレンダリングを前提としているため、オフラインのパストレーシングなどの話題は取り扱いません。 また物理ベースレンダリングと銘打ってはいますが、シェーディングモデルを中

          物理ベースレンダリング入門 その① - 物理ベースレンダリングとは? - LIGHT11
        • レイトレ的観点でみる2Dイラストテクニック - 水鳥コンビナート

          この記事はレイトレアドベントカレンダー2020の記事です。 qiita.com レイトレと言いつつほぼ物理ベースシェーディングの記事であって特にレイは飛ばしていませんが、 物理ベースシェーディングはレイトレなのでこの記事もレイトレです。 レイトレってなに? 前置き 人や物、風景などを描いた2Dイラストは、スタイライズド表現の程度に差はあれど基本的には現実の物体や現象をベースとしています。 そのため、"よい表現"をするには現実の事象に対する"よい観察"が必要となりますが、 その"よい観察"のためには事象の裏側にある"仕組み"を知っておくことがしばしば有効です。 例えば、人を描くならば美術解剖学を学んでおくとよいし、風景などを描くならばパースの知識があったほうがよいとされます。 しかし何故か、2Dイラストにおける物体のシェーディング・ライティング(色塗り)の文脈において3DCG向けの物理ベース

            レイトレ的観点でみる2Dイラストテクニック - 水鳥コンビナート
          • 【Anything-V3.0】凄いなりの活用方法を模索してみる|ぽんつく|note

            色々と物議を醸してはいるものの……やっぱ凄いものは凄いです。 現状美少女イラストについては最高のクオリティで出力できるモデル(Stable Diffusionで使える学習データ)と言っていいでしょう。 既にGoogle Colabで試せる環境を構築済みで、先日までNovelAIで研究していたヴィクトリアスタイルのメイドさんのプロンプトを作って適当に画像を出力していたのですが、基本的に美少女イラストについてはNAIのほぼ上位互換なので特にプロンプトの練り直しをしなくてもこんな感じで安定した絵が出ます。 植物園のつもりがちょっと背景がジャングル手がちょっと惜しい姉妹メイドとか良すぎかこのようにポテンシャルは高め。 あと落ち着いた雰囲気のメイドさんよき。 一方でNAIの根源であるStable Diffusionからは更に離れてしまったので、写真や西洋画的な絵はかなり出すのにコツがいるようになった

              【Anything-V3.0】凄いなりの活用方法を模索してみる|ぽんつく|note
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