[&] SIGGRAPH 2014 (Papers Fast Forward) day1
SIGGRAPH 2014 Papers Fast Forward
SIGGRAPH初日夜の目玉、全論文の内容を短い時間で発表するイベントです。
例年は60秒から50秒の持ち時間なのに、今年は1本の論文につき30秒という超高速発表。
今年も参加されている @_anohito 教授（TwitterBot）のコメントが「絵が下手」と的確すぎて....
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■ Shape Collection
●Meta-representations of Shape Families
http://vecg.cs.ucl.ac.uk/Projects/SmartGeometry/metarep/metaRep_sigg14.html
同じファミリーに属している形状を認識する。椅子らしい形状など。形状と相対的な位置関係から解析。
●Organizing Heterogeneous Scene Collections through Contextual Focal Points
http://www.kevinkaixu.net/k/projects/focal.html
ヘテロジニアス、大量なモデルが散らばっている時、焦点とポイントを導入する。
テーブルと椅子など、ある組み合わせを抽出して比較する。
ある特定の集合。あるクラスタのみコンパクトであることを利用。
●Functional Map Networks for Analyzing and Browsing Large Shape Collections
http://graphics.stanford.edu/~huangqx/Papers.htm
パーツごとの類似性を利用して、似た形状の分類をする。
●Geometry and Context for Semantic Correspondences and Functionality Recognition in Man-Made 3D Shapes
https://sites.google.com/site/hamidlaga/Home/functionality
人の手によって作られた形状、意味的な対応関係を求める手法。オフィスチェアであればキャスターがついているなど
大きな違いがある。形が違っても文脈が共通であれば、同じ種類のモノであると考える。ランダムファクト法を利用。
●Estimating Image Depth Using Shape Collections
http://vecg.cs.ucl.ac.uk/Projects/SmartGeometry/image_shape_net/imageShapeNet_sigg14.html
深さ（奥行き）情報を利用して、3D形状の方向を変更
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■ Sound & Light
●Parametric Wave Field Coding for Precomputed Sound Propagation
http://delivery.acm.org/10.1145/2610000/2601184/a38-raghuvanshi.pdf?ip=207.35.6.170&id=2601184&acc=OPEN&key=4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35%2E6D218144511F3437&CFID=401508531&CFTOKEN=35226489&__acm__=1407731382_2601f66a642c31fd3a886b6237a9d970
残響のシミュレーション。あらゆる地点での再現が可能。
●High-Order Diffraction and Diffuse Reflections for Interactive Sound Propagation in Large Environments
http://gamma.cs.unc.edu/HIGHDIFF/
広い空間での残響のシミュレーションを前計算無しで、計算。障害物などがあってもOK。音源が動いてもOK。
周波数の高さに応じて、計算解像度をうまく変えることで計算量を軽減。
●Eigenmode Compression for Modal Sound Models
http://www.cs.cornell.edu/Projects/Sound/modec/
剛体の衝突音、一定の周波数で振動する可聴範囲のみオリジナル音の生成条件を 1/100 に圧縮して持っておく。
約700MBの音データが16MB程度に。
★●Inverse-Foley Animation: Synchronizing rigid-body motions to sound
http://www.cs.cornell.edu/Projects/Sound/ifa/
録音された音から、それを表現できるような剛体シミュレーションを行うもの。
音楽を与えたら、それっぽいアニメーションが生成される。事前計算した動きをデータベースとして持っている。
●Refractive Radiative Transfer Equation
http://www.vis.uni-stuttgart.de/~amentmo/
？？
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■ Faces
●Facial Performance Enhancement Using Dynamic Shape Space Analysis
http://www.disneyresearch.com/project/facial-performance-enhancement-using-dynamic-shape-space-analysis/
高解像度で様々な表情のデータを集め、低解像度のアニメーションの表情に利用。1000ぐらいのサンプル。
●Controllable High-Fidelity Facial Performance Transfer
コントロール（演出）可能な、フェイシャルアニメーション
●Displaced Dynamic Expression Regression for Real-time Facial Tracking and Animation
http://gaps-zju.org/DDE/
トラッキングを簡単に。あらかじめ映る人の特徴を学習することなく、高い精度で顔をトラッキング。
適当に合わせたものを機械学習でずれを無くしておき、最終的には、顔に合致したトラッキングを。
光の変化の大きい場所でも正確にトラッキング。2Dの顔モデルで一致状態を計算。
●Rigid Stabilization of Facial Expressions
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2601182
普通の顔の動きだけではなく、歪んだ顔や、ひずんだ表情などのフェイシャル。
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■ Points & Reconstruction
●Continuous Projection for Fast L1 Reconstruction
http://www.cg.tuwien.ac.at/research/publications/2014/preiner2014clop/
リアルタイムの L1 再構成の方法
●Flower Modeling via X-ray Computed Tomography
http://www.riken.jp/brict/Ijiri/ProjTakaflower2/index.html
花を CTスキャンで撮ってきたものを 3Dモデルに起こす手法。CTスキャンで花のモデルを作ったことは無かった。
セミオートで作る実験。
●k-d Darts: Sampling by k-Dimensional Flat Searches
http://www.cs.sandia.gov/~samitch/bibliography_2007.html
k-d Darts の改善。被写界深度映像の作成に役立つ。
●Point Morphology
http://perso.telecom-paristech.fr/~boubek/papers/PointMorphology/
Morphology 演算を、3Dポイントクラウドで実施する方法。
収縮と膨張の二種類の形状変化をポイントクラウドで。
●Floating Scale Surface Reconstruction
http://www.gris.informatik.tu-darmstadt.de/projects/floating-scale-surface-recon/
ポイントクラウドからサーフェスの再構成
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■ Controlling Character
●Generalizing Locomotion Style to New Animals With Inverse Optimal Regression
http://grail.cs.washington.edu/projects/inverse_locomotion/
実写ビデオから動物の動きをトラッキングして、モーションデータベースを作り、
様々な体重の様々な動物をモデル化し、データベースから新たな動物に対しても、
ロコモーションを推奨できるというもの。巨大な恐竜モデルに適応したりもできる。
●Learning Bicycle Stunts
http://www.cc.gatech.edu/~jtan34/project/learningBicycleStunts.html
自転車を乗るような、バランスを取る動きのシミュレーション。
凸凹の地面や、自転車で階段を下るような場合のバランス。ハンドルをどう操作するか、
機械学習をもとに、バランスを取る推定アルゴリズム。
●Data-driven control of flapping flight
http://mrl.snu.ac.kr/publications/publications.html
鳩をモーションキャプチャ。28のカメラ、240fps, 14マーカーを手作業でつけてキャプチャ。
どちらに飛びたいか？という状況をリサンプリング。
●Online Motion Synthesis Using Sequential Monte Carlo
https://mediatech.aalto.fi/publications/graphics/OnlineSMC/
ボールが飛んでくるのを避けるモーション。起き上がるとか、バランスを取るとか、
不自然な状況を回避する。モンテカルロ法（パーティクルフィルター的な方法）で。
●Breathing Life into Shape: Capturing, Modeling and Animating 3D Human Breathing
http://ps.is.tuebingen.mpg.de/person/tsoli
息を吸うときに、胸が膨らむ動きをキャプチャ。[Anguelov 2005] の拡張
どこを動かすか、どこが動くかは、性別は人によって異なる。
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■ Non Photorealistic Rendering
●Authoring and Animating Painterly Characters
http://web.mit.edu/ibaran/www/
ラインメッシュを使った手書き風のキャラクタ描画
★●Ink-and-Ray: Bas-Relief Meshes for Adding Global Illumination Effects to Hand-Drawn Characters
http://dcgi.felk.cvut.cz/home/sykorad/ink-and-ray.html
レリーフ風。2Dの画像とユーザーのアノテーションで深さのオーダーを指定すると、3Dアニメモデルに。
●Computing Smooth Surface Contours with Accurate Topology
http://www.labri.fr/perso/pbenard/publications/contours.html
インプットが3Dのモデル。輪郭線のスムージングを実際のジオメトリにあった輪郭線を作る方法
●Fast Multipole Representation of Diffusion Curves and Points
http://www.cs.columbia.edu/cg/fmr/
Diffusion Curves の扱いを高速化する方法。
★●EZ-Sketching: Three-Level Optimization for Error-Tolerant Image Tracing
http://sweb.cityu.edu.hk/hongbofu/projects/EZSketching_SIG14/
インプットはスケッチ線、ラフに描いたスケッチが、綺麗になったスケッチ画像に。
写真に合わせて綺麗にリファインする手法。
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■ Sampling & Spectra
● Boosting Monte Carlo Rendering by Ray Histogram Fusion
http://dev.ipol.im/~mdelbra/rhf/
シーンのレンダリング手法を限定しないシンプルな実装でのモンテカルロレンダリングのノイズ除去。
もともとは Non Local means filter を利用。ピクセル同士の色比較の手法。比較部分を独自手法に。
●Factored Axis-Aligned Filtering for Rendering Multiple Distribution Effects
http://www.eecs.berkeley.edu/~sohamum/publications
フィルタリング手法。周波数解析をしてフィルタリング。二つのエフェクトを合わせた時にも同時にフィルタリング
●A Constructive Theory of Sampling for Image Synthesis using Reproducing Kernel Bases
http://users.cms.caltech.edu/~lessig/cosalt/
関数解析の手法を活用。ポイントサンプルの連続関数に対応、それを使うとサンプルから色々な情報が得られる。
サンプリングの最適化で、純粋なモンテカルロ法よりも、適切なサンプルが得られる。
●Fast Tile-Based Adaptive Sampling with User-Specified Fourier Spectra
http://liris.cnrs.fr/victor.ostromoukhov/publications/publications_abstracts.html#SIGGRAPH2014_Polyhexes
二次元でのタイルベースサンプリングの話し。サンプルのスペクトルパターンの応用。
今までは時間のかかる方法しか無かったものを高速に。
●A Local Frequency Analysis of Light Scattering and Absorption
http://hal.inria.fr/hal-00957242/en
スペクトルの表現。応用として、フィルタリングに使う。フォトンビームの効率化、判定に使う。
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■ Displays
●A Reflectance Display
http://vision.seas.harvard.edu/reflectance_display/
反射型ディスプレイ。パッシブ、視点と光の場所によって違って見える。
反射型の SLM素子を使い、光の当たり方で変わる。反射率をリアルタイムに変換させるようにした。
●Focus 3D: Compressive Accommodation Display
http://web.media.mit.edu/~gordonw/Focus3D/
眼鏡無し 立体視ディスプレイ。computational ディスプレイを使いやすくしたもの。
アイトラッキングを使って、バックライトで広視野角に。NTF で綺麗な映像が出るように。
★●A Compressive Light Field Projection System
http://web.media.mit.edu/~gordonw/CompressiveLightFieldProjector/
プロジェクタを作って、スクリーンが特殊、ライトフィールドを持つ映像を当てると、3Dで見えるプロジェクタ。
★●Eyeglasses-free Display: Towards Correcting Visual Aberrations with Computational Light Field Displays
http://graphics.berkeley.edu/papers/Huang-EFD-2014-08/index.html
目の悪い人、適切に焦点をあわせられない。眼鏡をかけない状態でもディスプレイを綺麗に見たい。
ハイコントラストでシャープな映像を見ることができる眼鏡ディスプレイ。
iPod touch にパララックスシートを使い、試作。老眼でも近眼でも。
★●Cascaded Displays: Spatiotemporal Superresolution using Offset Pixel Layers
https://research.nvidia.com/publication/cascaded-displays-spatiotemporal-superresolution-using-offset-pixel-layers
超高解像度の画像を2つのレイヤーを持ったディスプレイで実現。オキュラスに転職した人。
高解像度の素材はデータが大きいので、ローレゾな液晶を2枚重ねることで、高解像度のディスプレイを作る。
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■ Fabrication Oriented Design
★●Pteromys: Interactive Design and Optimization of Free-formed Free-flight Model Airplanes
http://www-ui.is.s.u-tokyo.ac.jp/~ume/GliderDesign/2014_siggraph_GliderDesign.html
実際に空を飛ぶ紙飛行機、どんな形でも飛ぶもののデザイン補助。
●Wire Mesh Design
http://www.cs.columbia.edu/~akash/
ワイヤーメッシュのデザイン
●Design and Fabrication by Example
http://www.faculty.idc.ac.il/arik/site/designFab.asp
ファブリケーションの際のサンプル造り
●Designing Inflatable Structures
http://www.cs.columbia.edu/~akash/
ビニール風船状の形状をモデリングする手法
★●Computational Design of Linkage-Based Characters
http://www.disneyresearch.com/wp-content/uploads/CDMC.pdf
実際に動作する、構造体を作る手法。昨年？の論文の改良
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■ Geometry Processing
● Parallel chen-han (PCH) algorithm for discrete geodesics
http://www.shawnying.com/
シリアルな方法より速くなった PCH 手法の紹介
●Form-finding with polyhedral meshes made simple
http://www.geometrie.tugraz.at/wallner/wpubl.php
適切なフォームを適用する方法
●Earth Mover's Distances on Discrete Surfaces
http://www.stanford.edu/~justso1/
？？
●Controlling Singular Values with Semidefinite Programming
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~noamaig/real_home.html
QUasiconformal マッピングがどう変化するか？
●Lifted Bijections for Low Distortion Surface Mappings
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~noamaig/real_home.html
形状が違う物体のメッシュ同士の対応（マッピング）に関して
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■ Game & Design
●Boxelization: Folding 3D Objects Into Boxes
http://cfg.mit.edu/content/boxelization-folding-3d-objects-boxes
三次元モデルが与えられた時に、箱状に折り畳めるものに変換する。
衝突が無い、折り畳みの手順を保証する。物理シミュレーションで開いていくことで確かめるツールの提案。
★●The Connect-The-Dots Family of Puzzles: Design and Automatic Generation
パズルに関する論文。数字が書いてある点を結ぶと絵が現れるパズル。
このパズルをもっと面白く、自動生成できないか？数字を与えるとすぐに解けてしまうので、
方向だけ示して、その方向にある点を結ぶ、一番近い点同士を結ぶ、ある特定の距離を結ぶなど。
●Self-Refining Games using Player Analytics
http://graphics.cs.cmu.edu/projects/self-refining-games/
ゲーム内のデータドリブンシミュレーションの改善、クラウドソーシングによるプレイヤーの操作記録。
[Kim 13]の改善。できるだけ多くのアニメーションを用意しておいて、再生時にはつなぎ合わせて使う。
どこを事前計算すべきか？流体シミュレーションに対応。プレイヤーがすればするほど事前計算の精度があがる。
●High-contrast Computational Caustic Design
http://www.chateaunoir.net/caustics.html
スムーズではないもの、透明物体と対象が一定では無いもの、高いコントラストが得られる。
完全に真っ黒な領域を表現することができたりする。singularities 局所的に光が集中しているものを作れる。
★●Poisson-based Continuous Surface Generation for Goal-based Caustics
http://nishitalab.org/user/egaku/tog14/absttog14.html
集光、透明物体の場合の問題。逆問題は、ある集光を得る物体を逆算する問題。
法線を決定する部分と、表面を計算する部分で、ポアソン方程式を解く手法。
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■ Surfaces, Deformation and Correspondence
●Locally Injective Parametrization With Arbitrary Fixed Boundaries
http://www.eng.biu.ac.il/weberof/publications/
複雑な形状の、三角形がひっくり返らないようなマッピングを計算する。
●Provably Good Planar Mappings
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ylipman/
メッシュレスの新手法。メッシュのフチで不連続なマッピングになるのを回避。[Lipman 12] の改善。
MATLIB のデモが公開されている。
●Context-based Coherent Surface Completion
http://webee.technion.ac.il/~ayellet/papers.html
メッシュの穴に関する問題解決。コヒーレンスを用いたアルゴリズム。
穴埋めメッシュを構成するのに、パッチをとってきて、切り貼りしてターゲットのメッシュを作る。
合成結果のために類似したメッシュをみつけ利用する。大きな穴に対しても適切に埋められる。
●Diffusion Pruning for Rapidly and Robustly Selecting Global Correspondences using Local Isometry
http://users.cs.cf.ac.uk/Yukun.Lai/#pub2014
画像ではなくメッシュである点、二つの形状の対応点wを取得。悪い対応点を取り除く。従来手法より良い結果。
●Feature Matching With Bounded Distortion
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ylipman/
Bounded Distortion をコンピュータビジョン的な手法で、二つの画像があったときに、対応点 correspondence を取得。
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■ Video Applications
●VideoSnapping: Interactive Synchronization of Multiple Videos
同じシーンを撮影した複数の映像の同期を取る方法。
●First-person Hyper-lapse videos
主観的視点のビデオから、一つの景観ビデオを生成する方法。
★●The Visual Microphone: Passive Recovery of Sound from Video
ハイスピードカメラで映像を処理することで、音を再現する手法。映像の中の物体が振動しているのを撮影して抽出。
ぎりぎり聞き取れる？聞き取れない？くらいの再現性。
●Intrinsic Video and Applications
http://media.au.tsinghua.edu.cn/yegenzhi/IntrinsicVideo.htm
ビデオを反射のレイヤーとシェーディングのレイヤーに分けて扱う。Decomposition 手法。映像を加工して再利用できる。
●Automatic Editing of Footage from Multiple Social Cameras
http://www.cs.cmu.edu/~hyunsoop/social_camera.html
様々な視点から撮影した複数の動画をつなぎ合わせて、一つの動画を作る手法。
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■ Animating Characters
★●Tangible and Modular Input Device for Character Articulation
http://igl.ethz.ch/projects/character-articulation-input-device/
触れるデバイスで感覚的に操作することで、アニメーションを設定する機器。
ジョイントや骨格を選んでつなげ、反自動操作で設定できる。
●Real-Time Continuous Pose Recovery of Human Hands Using Convolutional Networks
http://yann.lecun.com/exdb/publis/index.html#fulllist
リアルタイムで手の動きをキャプチャ。機械学習。深さ画像から手の特徴点を抽出して利用。
●Interactive Manipulation of Large-Scale Crowd Animation
http://mrl.snu.ac.kr/research/ProjectCrowdEditing/crowd_editing.htm
群衆もの、クラウドアニメーションを簡単に編集する方法。ケージと呼ばれる枠を操作することで簡単に設定できる。
時間軸の設定も可能で。車に人が当たらないようになど。従来手法よりパフォーマンスが良い。
●Robust and Accurate Skeletal Rigging from Mesh Sequences
http://graphics.cs.uh.edu/ble/papers/2014s-ske/
メッシュの固まりからボーンを生成し、ボーンを大目に作り、そこから最適化してボーンの数を減らしていく。
より正確な動きが可能。
●Interactive Generalized Penetration Depth Computation for Rigid and Articulate Models Using Object Norm
http://graphics.ewha.ac.kr/polydepthg/
Generalized Penetration Depth をリアルタイムに計測。二つのモデルがどれぐらい重なったら動きが無くなるか？
リアルタイムに計算するのは、今まで出来ていなかった。
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■ Computational Sensing & Display
★●Learning to be a depth camera for close-range human capture and interaction
三次元空間の奥行きを計る方法として、プロジェクタとカメラでモデルを形成、周波数で分解して精度の細かいものに。
従来手法より、反射の影響が少ない。スマートフォン搭載のカメラデバイスくらいの性能で可能。
●Temporal Frequency Probing for 5D Analysis of Global Light Transport
http://www.dgp.toronto.edu/~motoole/temporalprobing.html
三次元深さ計測の手法。従来手法より正確に。
★●Compressive Epsilon Photography for Post-Capture Control in Digital Imaging
http://www.ece.rice.edu/~sst5/siggraph.html
カメラの写真のフォーカス、絞り、いくつかの写真を撮影しておくことで、
撮影していない設定での画像を自動生成する方法。
●★Pinlight Displays: Wide Field of View Augmented-Reality Eyeglasses Using Defocused Point Light Sources
http://www.cs.unc.edu/~maimone/media/pinlights_siggraph_2014.pdf
複数のピンホールが空いたカメラ的で広い視野角を実現したカメラ。E-Techでも展示
★●Pixie Dust: Graphics Generated by Levitated and Animated Objects in a Computational Acoustic-Potential Field
http://96ochiai.ws/PixieDust/
一つの変換機から音を出してポテンシャルが安定したところに粒子がとどまる。
アレイタイプにし、3次元上のどこにでも粒子がとどまるように。粒子を移動させることも可能。
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■ Typography & Illustration
●DecoBrush: Drawing Structured Decorative Patterns by Example
http://gfx.cs.princeton.edu/pubs/Lu_2014_DDS/
飾りパターンを複数登録し、ストロークを描くと、入力パターンを合成して、飾り罫を描く。
★●A Similarity Measure for Illustration Style
http://webdiis.unizar.es/~elenag/projects/SIG2014_styleSim/
イラストのスタイルを分析して、スタイルがどれだけ似ているか分析するアルゴリズム。
統一感が無いということを定量的に計る方法。クラウドソーシングを活用。
★●Exploratory Font Selection Using Crowdsourced Attributes
http://www.dgp.toronto.edu/~donovan/font/
フォントを選ぶためのインタフェース。特徴別、グループ別、似ているもの。
★●Learning a Manifold of Fonts
http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/N.Campbell/projects_fonts.html
フォントをミックスしたい時、10個を混ぜてあたらしいフォントを作るのは難しい。
フォントの特徴点を選択すると、その特徴を持ったフォントができる。Webのデモが動かせる。
●Look Over Here: Attention-Directing Composition of Manga Elements
http://www.cs.cityu.edu.hk/~51917739/projects/manga_composition/manga_composition.htm
漫画の研究。漫画風のコマ割り、台詞（ふきだし）の配置を視線の流れやすい順に生成、配置する方法。
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■ Fabrication
★●Bridging the Gap: Automated Steady Scaffoldings for 3D Printing
http://www.loria.fr/~jdumas/publications/scaffoldings/
積層型の 3Dプリンタのサポート材の作り方。材料が少なくて、充分なサポートが得られる方法。
●Computational Light Routing: 3D Printed Fiber Optics for Sensing and Display
http://gfx.cs.princeton.edu/pubs/Pereira_2014_CLR/
3Dプリンタで好きな形の立体形状ディスプレイを作る方法。光ファイバー式のディスプレイ。
曲率や、干渉、ゆがみを最小化することができる。
★●An Asymptotic Numerical Method for Inverse Elastic Shape Design
http://gaps-zju.org/ANMdesign/
柔らかめの材質で 3Dプリントする時に、重さで変形した後の形状をシミュレーションし目的の形状を作る方法。
★●Spin-It: Optimizing Moment of Inertia for Spinnable Objects
3Dプリンタで、好きな回転体（コマ）を作る方法。回転するための重心、バランスを取った形状に修正。
コマは紀元前500年から存在、それを2014年の技術で！
★●Build-to-Last: Strength to Weight 3D Printed Objects
http://vr.sdu.edu.cn/~lulin/3DP/build-to-last.html
材料の量／コストを抑えつつも、できるだけ丈夫で壊れないもの、蜂の巣構造でモデリングする。
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■ Layout Building & Scenes
●Dynamic and Robust Local Clearance Triangulations
http://graphics.ucmerced.edu/publications.html
目印と自分の角度をコンパスで調べ、後は地図を持っていれば、自分の位置が推測できる。
制約付き Delaunay 三角アルゴリズム。最小距離で最適配置できるようにする。
★●Edit Propagation using Geometric Relationship Functions
http://peterwonka.net/Publications/publications.html
家具を同じような感じで置きたい時に、手動ではなく、最適位置に配置する研究。
●Indexing 3D Scenes Using the Interaction Bisector Surface
http://homepages.inf.ed.ac.uk/tkomura/publication.html
三次元形状のtポロジーを理解した上で干渉しない配置をする方法。
●Procedural design of exterior lighting for buildings with complex constraints
http://research.michael-schwarz.com/publications.html
どこに光源を置くか？という研究。どこに集中して光を当てたいのか？どの向きに？制約条件は？
点光源。スポットライトのようなもので、あるところに集中して光を当てたり。適切な間隔で街灯を置くなど。
★●Computing layouts with deformable templates
http://www.public.asu.edu/~pchihan/tiling/
テンプレートと、テンプレートを埋め尽くす形状。テンプレートをうまく使って隙間無く埋めるためのアルゴリズム。
テトリスの駒だけを使ってハートマークを作るとか。
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■ Light Transport
●Unifying points, beams, and paths in volumetric light transport simulation
http://cgg.mff.cuni.cz/~jaroslav/papers/2014-upbp/index.htm
オフラインのボリュームレンダリング手法。実現するために複数サンプリングアルゴリズムを統合し、
一番良い結果を用いる。ノイズの解析をし、複数のサンプリング方法の良いところを実装。
●High-Order Similarity Relations in Radiative Transfer
http://www.cs.cornell.edu/projects/translucency/
ボリュームレンダリングは密度などが重要だが、見た目を変えないで、ボリュームの密度を
変化させて、近似させ、計算スピードを速くするもの。パラメータは異なっても見た目が同じになるものを探したもの。
シンギュラリティセオリー手法。インバースレンダリングなど。
●Multiplexed Metropolis Light Transport
http://cg.ivd.kit.edu/english/kaplanyan/index.php
オフラインレンダリングの手法、従来よりもノイズが少ないアルゴリズム。
従来独立的な存在だった Bidirectionla Path Tracing と Metropolis Light Transport の良いとこどり。
ソースコードが公開されているので、すぐに試せる。計算物理の手法を活用。
●On-line Learning of Parametric Mixture Models for Light Transport Simulation
http://cgg.mff.cuni.cz/~jirka/papers/2014/olpm/index.htm
ガイドつきのオフラインレンダリング。何も情報が無いままレンダリングするとノイズが載るが、
あらかじめ、事前計算を少ししておくと、同じ時間でも 2回事前学習、30回事前学習すると、ノイズが少なくなる。
ソースコード公開。
●The Natural-Constraint Representation of the Path Space for Efficient Light Transport Simulation
http://cg.ivd.kit.edu/kaplanyan/
ノイズが軽減。去年の手法の改善。ロバストな手法。Half vector representation という手法で効率化。
高速の条件をサンプリングの条件に当てはめて、効率的なサンプリングをするように。
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■ Subspace & Spacetime
●Subspace Clothing Simulation Using Adaptive Bases
アダプティブベースの、布シミュレーション。しわの表現も素晴らしく、会場内、拍手喝采！
●Simulating articulated subspace self-contact
http://www.mat.ucsb.edu/~kim/
●Sensitivity-optimized Rigging for Example-based Real-time Clothing Synthesis
？？
●Space-Time Editing of Elastic Motion through Material Optimization and Reduction
http://www.geometry.caltech.edu/pubs.html
？？
●Animating Deformable Objects using Sparse Spacetime Constraints
https://www.mpi-inf.mpg.de/~khildebr/
形状が変形するオブジェクトのアニメーションに関して
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■ Mesh Based Simulation
●Animation of Deformable Bodies with Quadratic Bezier Finite Elements
変形するボディ形状のアニメーション手法。
●Adaptive Tearing and Cracking of Thin Sheets
http://graphics.berkeley.edu/papers/Pfaff-ATC-2014-07/
紙や硝子、金属箔などの薄いシートが破けたときのシミュレーション
●Codimensional Surface Tension Flow on Simplicial Complices
http://www.stanford.edu/~boolzhu/projects/codimension.htm
シャボン玉など、テンションのある物体の表現
●Multimaterial Mesh-Based Surface Tracking
http://www.cs.columbia.edu/cg/multitracker/
複数材質を持つメッシュベースの表面表現。ビー玉や複数の色を持ったカクテルようのな液体表現
●Physics-Inspired Adaptive Fracture Refinement
http://web.cse.ohio-state.edu/~whmin/publications.html
ポリゴンベースで割れる物体の表現。
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■ Reflectance: Modeling, Capturing, Renderings
●genBRDF: Discovering New Analytic BRDFs with Genetic Programming
http://www.cs.virginia.edu/~gfx/pmwiki/index.php?n=Pubs.Brady2014DNA
BRDFの研究。BRDFのモデルを自動生成で力技で綺麗で実測画像に近いものを生成。
nVIDIA TESLA 24ノードを 60時間かけて計算。
★●Discrete Stochastic Microfacet Models
http://www.cs.cornell.edu/projects/stochastic-sg14/
微細な表面の構成をレンダリング。新しいモデルを提案することで実現。Multiple BRDF。
空間分割することで、法線の方向を数えることができ、向きは乱数で。
★●Rendering Glints on High-Resolution Normal-Mapped Specular Surfaces
http://www.eecs.berkeley.edu/~lingqi/
高解像度のスペキュラーのレンダリング。スプーンの表面の傷やラメの輝きなどの表現。
現実的なサンプリング数で実現。法線の分布を関数として考える。4Dのガウシアン関数を積分。
●Reflectance Scanning: Estimating Shading Frame and BRDF with Generalized Linear Light Sources
BRDFを1D Traceで実現？
●A Comprehensive Framework for Rendering Layered Materials
http://www.cs.cornell.edu/projects/layered-sg14/
日常生活にある物体はレイヤーになっていて、硝子との境界など、従来CGでは見過ごされていた。
レイヤーでは屈折か反射か。それらをモデル化し、フーリエ級数で近似して計算。
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■ Shape Analysis
●Near-Regular Structure Extraction Using Linear Programming
http://graphics.stanford.edu/~huangqx/Papers.htm
小さな繰り返しが何度も出現する表面。これらを検出し、全体の形を調整するなど。
シーサーの頭の渦巻きや、パイナップルのようなものに適応可能。
★●Relating Shapes via Geometric Symmetries and Regularities
http://www.tevs.eu/project_sig14.html
あるモデルの中で、形が違うものでも、同じ役目をする部分を抜き出す方法。燭台から、ろうそく部分を抽出するなど。
●Shape2Pose: Human-Centric Shape Analysis
http://www.cs.princeton.edu/~vk/projects/Shape2Pose/
人工物の三次元モデル、木馬や、バイク、自転車など、人が使うように作られているので、
それを使う人のモデルを自動計算する手法。どの部分がどこに接地するのか想定、確立分布で計算。
●Mesh saliency via spectral processing
http://ralph.cs.cf.ac.uk/publications.html
3Dモデルの尖り具合、デコボコ具合を検出する。
★●Inverse Procedural Modeling of Facade Layouts
https://sites.google.com/site/yandongming/
モデリングを自然言語で表現する。例えばビルの窓の並びなどを表現。
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■ Hair & Collisions
●Defending Continuous Collision Detection against Errors
http://web.cse.ohio-state.edu/~whmin/publications.html
リボンのようなもののコリジョン判定。エラーをうまく排除する手法
●Adaptive Nonlinearity for Collisions in Complex Rod Assemblies
http://www.cs.columbia.edu/cg/adonis/
曲がる物体の衝突の際の動きを表現する手法。自然な髪の毛の表現のため。ちょっとキモい。
●A Reduced Model for Interactive Hairs
http://gaps-zju.org/reducedhair/
インタラクティブ操作可能な髪の毛表現。フルシミュレーションとインタタラクティブの良いとこどり。
●Capturing and Stylizing Hair for 3D Fabrication
人の映像に自由な髪型を追加する手法。3Dプリンタ出力などに応用。
●Robust Hair Capture Using Simulated Examples
http://www.hao-li.com/Hao_Li/Hao_Li_-_publications_%5BRobust_Hair_Capture_Using_Simulated_Examples%5D.html
画像で撮影した髪をシミュレーションに応用。
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■ Image Tricks
●Automating Image Morphing using Structural Similarity on a Halfway Domain
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/hoppe/proj/morph/
モーフィングの計算。従来手法だと遮蔽されているものが難しい。Halfway domain 手法。
写真から物を消す手法。PHotoMatchの改良。背景の人工物が規則的に並んでいるのを活用。
★●3D Object Manipulation in a Single Image using Stock 3D Models
http://www.cs.cmu.edu/~nkholgad/om3d.html
写真の中のオブジェクトを三次元的に動かす方法。
写真の中のライティングを推定し、3Dモデルをリライティング。
●Bilateral Texture Filtering
BLF テクスチャフィルタリングの改善。ピッチシフト手法を活用。
●Fast Local Laplacian Filters: Theory and Applications
http://www.di.ens.fr/~aubry/llf.html
画像のフィルタリングの研究。エッジ画像を高速にスムージングする。
★●Image Completion using Planar Structure Guidance
https://sites.google.com/site/jbhuang0604/publications/struct_completion
画像の中の任意のオブジェクトを切り抜いても、周辺から適切な画像を再構成。
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■ Interactive Modeling
●PushPull++
SketchUp の PushPull の拡張、垂直に引き出すだけでなく、傾いているところを引き出すこともできる。
●Flow complex based shape reconstruction from 3D curves
http://www.cs.toronto.edu/~sadri/page4/files/d76b1e69c42fda288de3495bd502ecd4-13.html
三次元的なカーブ、ワイヤーフレームを入力して、それに対して動的に面を貼る。三次元スケッチに面を貼る。
アルゴリズムは、FLow Complex ボロノイ分割に似た原理、空間中に点があるとすると、
内側と外側を区別し、それを通る面を貼る。最寄りの入力点から離れている点を動かす。空間をラベリング。
★●True2Form: 3D Curve Networks from 2D Sketches via Selective Regularization
http://www.cs.ubc.ca/~brianxu/publications/true2form/
二次元の線画を三次元化する。既存研究は線画のみであった。
アルゴリズムは、考えられる制約を順番を試してみて、充足度合いによって使うか使わないか決めていく。
●Interactive Shape Modeling using a Skeleton-Mesh Co-Representation
http://www2.compute.dtu.dk/~janba/pam/
Generalizzed Cylinder による形状表現。中心線、スケルトンを使った手法。
三次元モデルからの変換を、サーフェースに戻す、インタラクティブモデリング。
●Vector Graphics Complexes
http://www.dalboris.com/research/vgc/
2Dグラフィックスを頂点、辺、面のグラフで表現する。
トポロジーを表現する方法。トポロジーを意識した操作ができる。
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■ Fields on Surfaces
●Frame Fields: Anisotropic and Non-Orthogonal Cross Fields
http://igl.ethz.ch/projects/frame-fields/
立体の各点の接ベクトル平面を作る。一様な正方形で敷き詰められるように変形。
●Robust Field-Aligned Global Parametrization
http://ashishmyles.com/research.shtml
シームレスな四角形メッシュを全体に貼付けよう。特異点で分割するように。
分割したパッチ間の繋がりを考慮する。単純になるようなトポロジーを評価。
●Exploring Quadrangulations
http://www.pengchihan.co/?page_id=14
各パッチについて様々な四角形メッシュの敷き詰める方法を検討する。ユーザーが選択する。
●Weighted Triangulations for Geometry Processing
http://www.geometry.caltech.edu/pubs.html
三角形メッシュの拡張点に重みを与える。建築における自立設計などが計算できる。
●Robust Polylines Tracing for N-symmetry Direction Field on Triangulated Surfaces
http://alice.loria.fr/index.php/publications.html?redirect=0&Paper=STREAM@2014
ベクトル場を基に、流線を描く。流線が三角メッシュ内を通る際に交差しないように、マージしないようにする。
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■Fluids
●Blending Liquids
http://www.prism.gatech.edu/~kraveendran3/research/BlendingLiquids/index.html
2種類の流体の動きをブレンドするもの。
●Augmented MPM for Phase-Change and Varied Materials
http://hydra.math.ucla.edu/~alexey/research/melt.html
素材が解けたり、分解したりする変化する流体のマテリアル表現。論文ビデオの超高速再生。
●From Capture to Simulation - Connecting Forward and Inverse Problems in Fluids
http://www.cs.ubc.ca/labs/imager/tr/2014/FromCaptureToSimulation/
キャプチャした煙などから、流体シミュレーション計算に活用する方法。
●Smoke Rings from Smoke
http://page.math.tu-berlin.de/~weissman/
煙草の煙などで生成するスモークリングの生成をシミュレーション。
●Detailed Water on Coarse Grids: Combining Surface Meshes and Adaptive Discontinuous Galerkin
http://www.cs.ubc.ca/~essex/dgwater/
ディテールに凝った水の表現？
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■ Hardware Systems
●AMFS: Adaptive Multi-Frequency Shading for Future Graphics Processors
新しいグラフィックスハードウェアの提案。シェーディングのコストを軽減するための手法。
あるパッチの空間内でキャッシュを使い、ピクセルシェーダーのルックアップテーブルでシェーディングを使い回す。
●Extending the Graphics Pipeline with Adaptive, Multi-Rate Shading
http://graphics.cs.cmu.edu/projects/multirate/
今のハードウェアの限界、画面サイズが大きくなり負荷が増えている。
クオリティを変えながら、シェーディングの負荷を変え、アダプティブな方法を使う。
ラスタライズの先から、荒いフラグメントでいったん評価し、その後ピクセル単位の評価をする。
●RayCore: A ray-tracing hardware architecture for mobile devices
http://rayman.sejong.ac.kr/raycore
モバイルデバイス向けのリアルタイムレイトレーシングハードウェア。
FPGAで試作。CPUとのバスがあり、衝突判定につかう KD-Tree の計算ユニットを持つ。
多くのキャッシュで効率を上げる
★●Embree - A Kernel Framework for Efficient CPU Ray Tracing
http://www.sci.utah.edu/~wald/Publications/
レイトレーシングのためのライブラリ。インターセクションのため。SSE, AVXで最適化。
APIが決まっていて、レンダラで簡単に利用することができる。オープンソースで公開予定。
BVH4, 複数の例を同時にあつかって、同時に衝突判定し、SSEで高速に実行可能。
http://embree.github.com/
●Darkroom: Compiling High-Level Image Processing Code into Hardware Pipelines
http://graphics.stanford.edu/papers/darkroom14/
画像虜師用の言語を開発。ハードウェアを作るような言語を設計。目的は画像処理プロセッサを簡単に作るため。
ロジックとバッファを持ったパイプラインが作られる。
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■ Changing Your Perception
★●Modeling and Optimizing Eye Vergence Response to Stereoscopic Cuts
http://resources.mpi-inf.mpg.de/VergenceModel/
Vergence（3D映画のシーンが切り替わる時）どのぐらい時間がかかるのか？
アイトラッカーで実験。近くから遠く、遠くから近くに変化する時の方が目の追従が速い。
★●How Do People Edit Light Fields?
http://giga.cps.unizar.es/~ajarabo/pubs/lfeiSIG14/
Light Fields を人間はどう編集するのか？深さつき画像の編集方法。
ユーザーが指定した場所にフォーカスが合うなど。
★●Simulating and compensating changes in appearance between day and night vision
http://luminance-retargeting.bangor.ac.uk/
暗い部屋で画面を見ている時と、あかるい部屋で画面を見ている時の、最適なコントラストの調整。
20代の人と、80代の人用の調整もあり。テレビの時、スマホやタブレットの時ごとに調整。
★●Style Transfer for Headshot Portraits
http://www.connellybarnes.com/work/
ポートレート写真を、雰囲気のある写真に修正。入力写真と、参照画像から自動生成。
誰でも有名人風のポートレートが作成可能。
★●Transient Attributes for High-Level Understanding and Editing of Outdoor Scenes
http://cs.brown.edu/~ren/
あるシーンに対して、様々な季節の画像を作る。学習データを大量に利用。春と夏のピクセルの色変換を計算。
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■ Fast Rendering
●Progressive Light Transport Simulation on the GPU: Survey and Improvements
http://cgg.mff.cuni.cz/~jaroslav/papers/2014-gpult/
GPU でパストレーシング系の手法をいろいろ網羅的に実装して比較。GTX580 と GTX 680 で比較。
ダイバージェンスが問題になる。Streaming 手法が一番速かった。相互パストレーシングは、筆者手法が高速。
KD-tree, Full Hash Grid, Stochastic Hash Grid 手法を比較。Full Hash Grid が速かった。
現在のアルゴリズムはシーン依存。
●A Practical Algorithm for Rendering Interreflections with All-frequency BRDFs
http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/people/~kun/interreflection/
グロッシーな照明、ディフューズについて、インタラクティングレンダリング。今は1fps 以下しか出ない。
BRDF などあらゆるパラメーターを Spherical Gaussian で近似して、計算。
●Compact Precomputed Voxelized Shadows
http://www.cse.chalmers.se/~d00sint/
事前計算した影を利用して、シーンを美しくレンダリング。大量のシャドーマップを OCtree で圧縮。1時間ぐらい事前計算。
圧縮前は 130GBを、100MBくらい。
●Instant Convolution Shadows for Volumetric Detail Mapping
http://www.ii.uib.no/vis/team/bruckner/publication/Patel-2013-ICS
サーフェスにボリューム（ディテール）レンダリングを後づけて構成、影も後でつけることができる。
●Dynamic Ray Stream Traversal
http://fileadmin.cs.lth.se/graphics/research/papers/2014/drst/
レイトレーシングの BVH のトラバースを効率的に行う手法。BVHの手法は、独立ノード。
ノードごとにレイをまとめて交差判定するレイストリーム手法。30%程度の効率化がはかれる。
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■ Stretching & Flowing
●Deformation Embedded for Point-Based Elastoplastic Simulation
http://sealab.cs.utah.edu/Papers/Jones-2014-DEF/
針金みたいなモデル、弱い力ではバネ、強い力だと曲がってしまうようなものの表現。
●Exponential Integrators for Stiff Elastodynamic Problems
シミュレーションする時に、長い時間安定したシミュレーションをする手法。
●Unified Particle Physics for Real-Time Applications
http://blog.mmacklin.com/flex/
ガス、液体、変形するもの、それらがふれあったり、ぶつかったりを表現するフレームワーク。
●Projective Dynamics: Fusing Constraint Projections for Fast Simulation
http://lgg.epfl.ch/publications.php
体積保存、質量保存、ユーザーが定義した変形などの制約を与えられたもののシミュレーション。
●Active Volumetric Musculoskeletal Systems
https://www.cs.ubc.ca/paper/active-volumetric-musculoskeletal-systems
筋肉を骨を使って、そのシミュレーションでアニメーション。
データドリブンの手法を元に、目のモデルを作って利用。
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■ Depth for All Occasions
●Coupled Structure-from-Motion and 3D Symmetry Detection for Urban Facades
http://www.duygu-ceylan.com/duygu-ceylan/symmCalib.html
都市部の建築物の対称性を活用し、マッチングの精度を上げるもの。ドラえもんのパクリ映像！
★●Painting-to-3D Model Alignment Via Discriminative Visual Elements
http://www.di.ens.fr/willow/research/painting_to_3d/
機械学習することで、絵画の描画場所を識別。
●Color Map Optimization for 3D Reconstruction with Consumer Depth Cameras
http://vladlen.info/publications/color-map-optimization-for-3d-reconstruction-with-consumer-depth-cameras/
三次元再構成、深度カメラでもカラーマップのスキャン精度を上げるアルゴリズム。
★●Real-Time Non-Rigid Reconstruction Using an RGB-D Camera
http://www.graphics.stanford.edu/~niessner/zollhoefer2014deformable.html
あらかじめテンプレートモデルを取得しておくことで、一般的なカメラでも3Dモデルを再構成する方法。
●Proactive 3D Scanning of Inaccessible Parts
http://vcc.siat.ac.cn/index/getInfo?title_id=453&id=459&to_path=project
3Dスキャン時にユーザーが積極的に修正箇所を指定すると、システムが軌跡を計算して静的な部分を分離し再構成する。
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■ Surfaces, Shapes & Maps
●Topology-Varying 3D Shape Creation via Structural Blending
http://gruvi.cs.sfu.ca/project/topo/
[Kalogerakis12] トポロジーのバリエーションがあまりでない問題があった。
トポロジーが変換する、パーツが変わるような様々なバリエーションモデルがリアルタイムで生成できる。
●Continuity Transition With a Single Regular Curved-Knot Spline Surface
●L1-based Construction of Polycube Maps from Complex Shapes
http://www.cad.zju.edu.cn/home/hj/index.xml
ゆがみが少ないポリキューブを生成する。イテレーションを繰り返して最適化。
●Harmonic Parameterization by Electrostatics
http://homepages.inf.ed.ac.uk/tkomura/publication.html
静電気学の考え方を導入して、サーフェース表面上に静電気をばらまいて、電荷を求めて利用。
全ての空間をパラメータ化でき、局所化しない手法。
●Decoupling Noises and Features via Weighted l1-analysis Compressed Sensing
http://staff.ustc.edu.cn/~lgliu/Projects/2014_DecouplingNoise/default.htm
スキャンデータのノイズつきのメッシュをシャープさを保ちつづ、スムージングする方法。
最適なパラメータを自動計算してスムージング、L1 解析で特徴を抽出しながらスムージングする。
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■ Shady Images
★●AverageExplorer: Interactive Exploration and Alignment of Visual Data Collections
http://www.eecs.berkeley.edu/~junyanz/projects/averageExplorer/
大量の画像から目的の画像を探すシステム。システムは似た画像の平均を表示し、ユーザーは平均画像を編集して画像検索。
大量のネコ画像から、好きな猫顔を探せるシステム！
●Intrinsic Images in the Wild
http://opensurfaces.cs.cornell.edu/intrinsic/
写真の拡散反射率を計算するアルゴリズム。二段階のクラウドソーシングを活用。
★●Exposing Photo Manipulation from Shading and Shadows
http://graphics.berkeley.edu/papers/Kee-EPM-2014-XX/index.html
写真の陰影から本物か合成写真かを見分ける手法。屋外（日光）の写真にのみ適応できる。
プーチンが熊に乗っている写真がウソかホントか？など。
★●Automatic scene inference for 3D object compositing
http://kevinkarsch.com/?portfolio=automatic-scene-inference-for-3d-object-compositing
写真の中に 3Dモデルを埋め込める。自動で法線とライティングを計算。機械学習を利用したもの。
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