9月18日（月） 9:15-10:00 セッション1: デザインとアート
座長: 五十嵐 悠紀 (お茶の水女子大学)
[1] 「ねぶた風紙細工」をデザインするためのアルゴリズム (long)
○縣 尚希, Anran Qi, 野間 裕太, I-Chao Shen, 五十嵐 健夫 (東京大学)
概要
この論文では、複数の紙片で覆われた、内部にワイヤーフレームをもつ構造物「ねぶた風紙細工」をデザインするためのアルゴリズムを紹介する。本アルゴリズムは、3D モデルを入力とし、紙片で簡単に覆うことができるワイヤーフレームを生成する。本アルゴリズムの有効性を、数値実験のほか、いくつかの例を試作して実証した。
[2] 動画からのヴィネットイラスト半自動生成のプロトタイピング (short)
〇生井 麻結, 藤代 一成 (慶應義塾大学)
概要
動画を一枚のヴィネットイラストへ半自動的に変換するシステムVigNet（Video Image Generative Network）を提案した．VigNetは、入力動画の要素を凝縮し，その世界観を見る人に一目で理解させられるイラストを出力することができる．さらに，ユーザの介入を許すことで，その出力イラストにユーザの嗜好を反映させることが可能である．
[3] 絵の具の混色を支援するシステム (short)
○土井 遼太朗, 岡部 誠 (静岡大学)
概要
本研究ではスマートフォンを用い、今作りかけの色（混色のベースとなる色）と実際に作りたい色の2色を指定すると、絵の具（例えば一般的な12色セットの油絵の具）をどのように混ぜ合わせれば目的の色が作れるかを教えてくれるシステムを開発する。システムの指示に従って色を混ぜ合わせることで、ユーザは目的の色を数分で作れるようになる。
[4] 離散モース理論に基づくアート作品のリーディングラインの位相解析 (short)
〇柴﨑 史典, 藤代 一成 (慶應義塾大学)
概要
本研究では，顕著性マップに対する離散モース理論に基づいた位相解析によって，アート作品のリーディングラインを視覚分析する手法を提案し，実際の観察者の視線追跡結果と比較する．これは，絵画解析と微分位相解析という大きく異なる分野の壁を超えて，統合したテーマである．
9月18日（月） 10:50-11:20 セッション2: レンダリング
座長: 德吉 雄介 (AMD Japan)
[5] 適応刻み幅制御型シンプレクティック数値解析法による歪んだ時空のレイトレーシング高速化 (short)
○小林 祐介, 小池 崇文 (法政大学)
概要
本研究では，画質を劣化させずに高速にブラックホール光景のCG画像を作成するため，適応刻み幅制御型シンプレクティック数値解析法を使用した．ブラックホール光景のCGの研究でこの数値解析法を使用したのは本研究が初めてである．従来手法との比較実験により，本手法はブラックホール光景のCG画像を精度良く高速に作成できることがわかった．
[6] Neural Global Illumination for Permutation Invariant Transparency (short)
○Ziyang Zhang, Edgar Simo-Serra (Waseda University)
概要
1. A custom neural rendering pipeline preserving both opaque and transparent information simultaneously, enabling accurate rendering of transparency.
2. A neural blending algorithm that enables neural networks to render transparent objects with permutation-invariance to inputs.
[7] 熱気流を考慮した火の粉の三次元ビジュアルシミュレーション (short)
〇吉田 千夏, 藤代 一成 (慶應義塾大学)
概要
本研究では，火の粉を完全にランダムに動かすのではなく，火炎により発生する熱気流の影響を考慮して火の粉のダイナミクスを計算している．また，火の粉の大きさや発生数を変化させ，モーションブラーをかけることで，火の粉らしいダイナミックを表現する．
9月18日（月） 11:20-12:00 セッション3: 画像
座長: 武富 貴史 (CyberAgent)
[8] Masked-Attention Diffusion Guidance によるText-to-Image の空間的制御 (long)
○遠藤結城 (筑波大学)
概要
本研究では、追加学習なしで拡散モデルによるtext-to-image を空間的に制御する手法を提案する。まずは意味マスクに応じてattention の値を直接入れ替える、masked-attention swapping というシンプルなアプローチを検討する。さらに、より意味マスクに忠実な画像を生成できるmasked-attention guidance を提案する。
[9] Recursive Recurrent Transformer Network for Degraded Film Restoration (short)
○Shan Lin, Edgar Simo-Serra (Waseda University)
概要
We proposed a framework for restoring degraded old films. Experiments indicate our framework outperforms existing approaches and significantly improves the removal of difficult film noises.
[10] Fast Image Recoloring for Anomalous Trichromacy with Contrast Enhancement and Naturalness Preservation (short)
Haiqiang Zhou, ○Wangkang Huang, Zhenyang Zhu, Xiaodiao Chen, Xiaoyang Mao (University of Yamanashi)
概要
1.We enabled the personalize CVD compensation within the color space, which has perceptual uniformity.
2.We propose a novel degree-adaptable image recoloring method for anomalous trichromacy compensation constraining naturalness to enhance the contrast while preserving the naturalness, which demonstrates high time efficiency.
9月18日（月） 14:10-15:00 国際招待セッション1: フェイスとエディティング
座長: 遠藤 結城 (筑波大学)
[11] Two-Step Training: Adjustable Sketch Colourization via Reference Image and Text Tag (CGF 2023)
Dingkun Yan, Ryogo Ito, Ryo Moriai, and Suguru Saito (Tokyo Institute of Technology)
[12] Free-view Expressive Talking Head Video Editing (ICASSP 2023)
Yuantian Huang, ○Satoshi Iizuka, and Kazuhiro Fukui (University of Tsukuba)
[13] BlendFace: Re-designing Identity Encoders for Face-Swapping (ICCV 2023)
Kaede Shiohara (The University of Tokyo), Xingchao Yang, and Takafumi Taketomi (CyberAgent)
[14] FaceZip: Automatic Texture Compression for Facial Blendshapes (Graphics Interface 2023)
Yiyi Cai (The University of Tokyo), Shinichi Kinuwaki (Unaffiliated), and Nobuyuki Umetani (The University of Tokyo)
9月18日（月） 15:00-15:45 SIGGRAPH招待セッション1
座長: 小山 裕己 (産業技術総合研究所／株式会社グラフィニカ)
[15] Inkjet 4D Print: インクジェットUVプリントによる折紙テセレーションの自己折り (SIGGRAPH 2023)
鳴海 紘也(東京大学), 小山 和紀(東京大学), 須藤 海(東京大学/Nature Architects株式会社), 野間 裕太(東京大学), 佐藤 宏樹(宮城大学), 舘 知宏(東京大学), 杉本 雅明(エレファンテック株式会社), 五十嵐 健夫(東京大学), 川原 圭博(東京大学)
[16] Interactive exploration of tension-compression mixed shells (SIGGRAPH Asia 2022)
Masaaki Miki (The University of Tokyo) and Toby Mitchell (Skidmore, Owings and Merrill)
[17] Stealth Shaper: Reflectivity Optimization as Surface Stylization (SIGGRAPH 2023)
Kenji Tojo (The University of Tokyo), Ariel Shamir (Reichman University), Bernd Bickel (Institute of Science and Technology Austria), and Nobuyuki Umetani (The University of Tokyo)
9月18日（月） 15:55-16:20 セッション4: テクスチャ
座長: 櫻井 快勢 (CyberAgent)
[18] Diffusion-based Holistic Texture Rectification and Synthesis (long)
○Guoqing Hao (University of Tsukuba; AIST), Satoshi Iizuka (University of Tsukuba), Kensho Hara (AIST), Edgar Simo-Serra (Waseda University), Hirokatsu Kataoka (AIST), Kazuhiro Fukui (University of Tsukuba)
概要
We propose a novel framework for rectifying occlusions and distortions in degraded textures from natural images. It synthesizes holistic textures using a conditional Latent Diffusion Model (LDM) with an occlusion-aware latent transformer, outperforming existing methods in extensive evaluations.
[19] 照明・観測方位の適応的サンプリングによるBRDF/BTFの効率的な取得 (short)
泥 祐介, 前田 涼汰, ○日浦 慎作 (兵庫県立大学)
概要
BTF計測における2つの問題を同時に解決する手法を提案しています。1.BTFは膨大な枚数の画像を撮影をする必要がありますが，本手法により撮影枚数の削減を行うことができます。2.従来は一般的に平行光源・平行投影カメラといった特殊で大型な撮影機材が必要でしたが、近接点光源・透視投影カメラという一般的な撮影機材を用いることを可能とします。
[20] 透視投影カメラと近接点光源を用いた双方向テクスチャ関数の計測 (short)
○前田 涼汰, 日浦 慎作 (兵庫県立大学)
概要
反射率の変化が大きい方位（光沢のある物体であれば鏡面反射方向）を計測しながら特定し、その近辺を密にサンプリングする適応的サンプリングを提案しています。あらかじめ反射特性を与えなくてもよいことや、異方性反射を有する物体など反射特性に関わらず利用できるアルゴリズムとなっています。
9月19日（火） 9:00-10:00 セッション5: モデリング
座長: 吉田 典正 (日本大学)
[21] 物理指向エネルギを用いた大規模メッシュの漸進的球面パラメータ化 (long)
○金井 崇 (東京大学)
概要
物理シミュレーションで利用される超弾性体の非線形歪みエネルギにもとづく大規模メッシュの球面パラメータを高速に算出する手法を提案している．本手法により，主に100万ポリゴン以上の大規模メッシュに対し，高品質な球面パラメータを高速かつ安定的に求めることができる．
[22] L-Systemにおけるテキスト駆動の樹木のモデリング (long)
○市村 侑大 (法政大学), 佐藤 周平 (法政大学／プロメテックCGリサーチ)
概要
本研究では，植物のプロシージャルモデリングにおいて古典的な手法であるL-Systemのパラメータを，CLIPを利用して最適化することにより，ユーザが入力したテキストに沿った樹木のモデルを生成する手法を提案する．最適化手法には遺伝的アルゴリズムを用い，最適化の評価値を得るためにCLIPを利用する．
[23] ビデオからのスケルトン構造の異なるキャラクタ間のモーションリターゲティングフレームワーク (short)
○黄 歆, 金井 崇 (東京大学)
概要
姿勢推定でビデオから抽出したデータに対し，ノイズの少ない大量のモーションデータセットを高速且つ自動的に作成できる前処理手法を提案；6D回転表現及びルートノード回転損失関数により，既存手法の回転問題を解決；ビデオに近い且つ自然なモーションデータを生成するために，キャラクタの方向及び2Dエンドエフェクタ速度の損失関数を実装。
[24] 法線マップ推定と制約の対話的編集を用いた単一画像からの形状モデリング (short)
○岡部 誠, 山梨 傑, 岡村 徹 (静岡大学)
概要
1枚の画像から3次元形状を作りたいです。近年のデプス推定器はとても優秀ですが、得られる形状はそのままではアプリケーションに使えるほどのクオリティでない場合も多いです。そこで簡単な2次元的操作で形状を修正します。
[25] メッシュシェーダを用いた効率的な粒子ベース流体表面再構成 (short)
○西舘 祐樹, 藤代 一成 (慶應義塾大学)
概要
粒子ベース流体の表面再構成の問題に対して，メッシュシェーダパイプラインと二段階一様グリッドを導入した．
最新手法と比較して，メモリサイズを大幅に削減したうえで，高解像度グリッドにおいても高速な処理を実現した．
9月19日（火） 10:00-10:50 セッション6: 変形
座長: 向井 智彦 (東京都立大学)
[26] α-曲線：可変Shape Parameterによる対数美的曲線 (long)
〇土江 庄一 (BIPROGY株式会社), 吉田 典正 (日本大学)
概要
・対数美的曲線の数学的な枠組みを拡張したα-曲線という新しい曲線を提案する．
・意匠デザインの実データを利用してα-曲線の有意性と応用例の有効性を示す．
・α-曲線による曲線近似は平坦化・円弧化のない新しいフェアリング手法となる．
[27] Mode-Decomposed Neural Radiance Field for Motion Synthesis (long)
Shengze Zhong (Osaka University), Takafumi Taketomi (CyberAgent)
概要
We model the motion of the dynamic neural radiance field in the frequency domain for motion synthesis.
[28] 局所剛体性を保持する自由形状変形法 (short)
福里 司 (早稲田大学), 前島 謙宣 (株式会社オー・エル・エム・デジタル / 株式会社IMAGICA GROUP), 五十嵐 健夫 (東京大学)
概要
商業ソフトウェア（例：Adobe PhotoshopやBlender）では、自由形状変形（FFD）が一般的に使用されているものの、操作性に大きな課題が存在する。そこで、我々はARAPなどの局所特徴に基づく「メッシュ形状の最適化」に着目し、「FFDのグリッドハンドルの推定問題」として扱った。このシステムによって、研究業界で扱われるメッシュ形状最適化技術と商業ソフトウェアのギャップを埋め、FFDを頻繁に用いるユーザ（例：アーティスト）の創作支援ができると考えられる。
[29] オブジェクトモーションブラー低減のための変形可能なNeRF (short)
○佐藤 和仁, 山口 周悟, 武田 司, 森島 繁生 (早稲田大学)
概要
先行研究では，カメラの動きによるブラーは除去することまではできたが，本研究で新たに物体の動きによるブラーを除去することが可能になった．
オブジェクトモーションブラーの除去の定量評価のために，新たにBlenderでデータセットを生成した．
9月19日（火） 13:00-13:45 SIGGRAPH招待セッション2
座長: 佐藤 周平 (法政大学)
[30] A Monte Carlo Method for Fluid Simulation (SIGGRAPH Asia 2022)
Damien Rioux-Lavoie (McGill University and Ubisoft Montreal), ○Ryusuke Sugimoto, Tümay Özdemir (University of Waterloo), Naoharu H. Shimada (Osaka University), Christopher Batty (University of Waterloo), Derek Nowrouzezahrai (McGill University), and Toshiya Hachisuka (University of Waterloo)
[31] A Practical Walk-on-Boundary Method for Boundary Value Problems (SIGGRAPH 2023)
○Ryusuke Sugimoto, Terry Chen, Yiti Jiang, Christopher Batty, and Toshiya Hachisuka (University of Waterloo)
[32] Constant Time Median Filter using 2D Wavelet Matrix (SIGGRAPH Asia 2022)
Yuji Moroto and Nobuyuki Umetani (The University of Tokyo)
9月20日（水） 9:00-9:45 セッション7: 物理シミュレーション
座長: 土橋 宜典 (北海道大学)
[33] 半陰解法を用いた浅水方程式による保存的な流体シミュレーション (long)
〇平江 陽香, 森島 繁生 (早稲田大学), 安東 遼一 (無所属)
概要
本論文では，保存形式で離散化された浅水方程式のための，新しい質量および局所的な運動量保存スキームを提案する．セミラグランジュスキームやその他の保存型スキームなどの従来手法と比較して，本手法は波動力学の視覚的なアニメーションを改善することができる.
[34] 伝熱を考慮した位置ベース法による落雪シミュレーション (short)
○黒須 康平, 藤澤 誠 (筑波大学)
概要
本論文では位置ベース法の制約の組み合わせによる安定した雪シミュレーション手法を提案する. 雪の相転移を熱計算及び制約の割合によって制御し, さらに温度変化に伴う屋根と雪との摩擦力の減少を考慮することで落雪シミュレーションを可能とした.
[35] 敵対的生成ネットワークを用いた任意3次元形状の脆性破壊予測 (short)
○黄 宇航, 金井 崇 (東京大学)
概要
本論文では，ランタイム時に合理的な計算コストで，はるかに複雑な脆性破壊を考慮した3次元破壊形状を生成できる深層学習予測手法を提案した．敵対的生成ネットワークを初めて3次元脆性破壊形状生成に適用した研究であると言える．
[36] パラメータの最適化に基づくスケッチからの川のシミュレーション生成 (short)
○池尾 歩 (富山大学), 佐藤 周平 (法政大学／プロメテックCGリサーチ), 謝 浩然 (北陸先端科学技術大学院大学)
概要
本稿では，ユーザにより描かれた川と地形のスケッチから，それぞれ川の流入口と地形のメッシュを生成し，川の流入口の大きさと水の流入する速度の2つのパラメータを最適化することで，スケッチの通りの川のアニメーションを生成する．最適化は，スケッチとシミュレーションでの画像上における川の面積に基づいて誤差を定義し，それを最小化するようなパラメータを求める問題として定式化する．
9月20日（水） 9:45-10:40 セッション8: 視覚と音声処理
座長: 山本 和彦 (株式会社ヤマハ)
[37] 通常発声と無音発声の動画を用いた発話内容推測における距離学習に基づく精度差改善手法 (long)
柏木 爽良, 田中 啓太郎, 森島 繁生 (早稲田大学)
概要
既存の限られた無声動作のデータを効果的に活用するため，有声動作・無声動作間で共通のvisemeに着目した距離学習を提案し，ベースラインからおよそ3%の精度向上を達成した。さらに，400個の無声動作のデータで訓練された提案モデルは，2倍のデータ数で訓練されたベースラインモデルと同等の精度を示した。
[38] Detecting Unknown Multiword Expressions in Natural English Reading via Eye Gaze (short)
○Taichi Higasa, Asuka Hirata, Keitaro Tanaka, Qi Feng, Shigeo Morishima (Waseda University)
概要
This study is the first attempt to use eye-tracking to evaluate the comprehension of multiword expressions (MWEs), as previous research has focused on individual words. Additionally, we propose a new approach to comprehension estimation that combines linguistic features of MWEs with eye gaze features. Our method achieves an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.633, representing an improvement of up to 12% over baselines on our dataset.
[39] Audio-Visual Speech Enhancement With Preserving Specific Off-Screen Speech (short)
○Tomoya Yoshinaga, Keitaro Tanaka, Shigeo Morishima (Waseda University)
概要
動画内の話者の音声と動画外の特定人物の音声の混合音を抽出する新規の問題設定に取り組む手法を提案した．さらに，動画外の音声に対する時変注意機構と動画内または動画外の音声を遮断する訓練方法により，推定精度の向上を達成した．提案手法は最先端の音声強調手法を使用したベースライン手法に比べて，軽量なモデルで高い推定精度を実現した．
[40] 偏心方位を考慮した視野全域におけるコントラスト知覚像生成手法の適用と評価 (short)
○吉井 碧人, 北上 晃太郎, 齋藤 豪 (東京工業大学)
概要
視野全域におけるコントラスト知覚像を生成した．
生成した知覚像を主観評価実験によって評価し，従来手法の比較を行った．
[41] タイポグラフィに特化した視覚言語モデル (short)
○立川 裕貴, 奕超沈, 安然祁 (東京大学), 小山 裕己 (産業技術総合研究所), 五十嵐 健夫 (東京大学), アリエル シャミール (Reichman University)
概要
タイポグラフィを人間の感覚に近い形で認識する大規模な視覚言語モデル、FontCLIP を紹介する。
また、FontCLIPを用いたアプリケーションとして、フォント検索やベクトル文字の最適化を提案する。
9月20日（水） 10:50-11:35 セッション9: デジタルヒューマン
座長: 高山 健志 (CyberAgent)
[42] 拡散モデルを用いた人物画像の姿勢と体型の編集 (long)
○奥山 裕大, 遠藤 結城, 金森 由博 (筑波大学)
概要
最先端の画像生成手法と人物3D モデルを組み合わせて, 人物画像の体型と姿勢を編集できる手法を提案. 既存手法と比べて, 服装や顔の同一性を精度よく保持しつつ幅広い編集を実現した.
[43] 連続的パラメータによる顔画像の化粧制御 (long)
○楊 興超 (株式会社サイバーエージェント/筑波大学), 武富 貴史 (株式会社サイバーエージェント), 遠藤 結城, 金森 由博 (筑波大学)
概要
本研究は，顔写真の化粧の濃淡という直感的な属性を連続的パラメータにより調整する技術を提案する．提案手法では，化粧の注目度が高い領域であるアイシャドウと口紅の編集に着目する．主な貢献は次の4点である．(1) 編集対象領域の手動での選択が不要，(2) 入力画像の化粧に依存しない幅広い化粧の濃淡調整，(3) 低い計算コスト， (4) 化粧の濃淡の手動アノテーションが不要なデータセットの作成．
[44] StyleHumanCLIP：StyleGAN-Humanを用いた人物画像のテキストによる服装操作 (long)
○吉川 天斗, 遠藤 結城, 金森 由博 (筑波大学)
概要
提案手法では、AttentionベースのMapper Networkおよび推論時のマスク処理を用いることによって、テキストの内容を正しく潜在変数に反映でき、既存手法よりも高品質な人物全身画像のテキスト制御が可能となった。
9月20日（水） 14:05-14:55 国際招待セッション2: レンダリング
座長: 鈴木 健太郎 (株式会社ポリフォニー・デジタル)
[45] Efficient Spatial Resampling Using the PDF Similarity (I3D 2023)
○Yusuke Tokuyoshi (AMD, Inc.)
[46] Neural Intersection Function (HPG 2023)
○Shin Fujieda, Chih-Chen Kao, Takahiro Harada (AMD, Inc.)
[47] Performance Comparison of Bounding Volume Hierarchies for GPU Ray Tracing (JCGT 2022)
○Daniel Meister (AMD, Inc.) and Jiˇr´ı Bittner (Czech Technical University in Prague)
[48] Subspace Culling for Ray-Box Intersection (I3D 2023)
○Atsushi Yoshimura and Takahiro Harada (AMD, Inc.)
9月20日（水） 15:05-15:55 国際招待セッション3: 物理シミュレーションと最適化
座長: 栗山 繁 (豊橋技術科学大学/CyberAgent)
[49] Two-Way Coupling of Skinning Transformations and Position Based Dynamics (SCA 2023)
○Yuhan Wu and Nobuyuki Umetani (The University of Tokyo)
[50] Visual simulation of crack and bend generation in deteriorated films coated on metal objects: Combination of static fracture and position-based deformation (CGI 2023)
○Akinori Ishitobi, Masanori Nakayama, Issei Fujishiro (Keio University)
[51] Curvature monotonicity evaluation functions on rational Bézier curves (SMI 2023)
○Takafumi Saito (Tokyo University of Agriculture and Technology) and Norimasa Yoshida (Nihon University)
[52] A Deep Conjugate Direction Method for Iteratively Solving Linear Systems (ICML 2023)
○Ayano Kaneda (Waseda University), Osman Akar, Jingyu Chen, Victoria Alicia Trevino Kala (University of California, Los Angeles), David Hyde (Vanderbilt University), Joseph Teran (University of California, Davis)
9月20日（水） 15:55-16:40 SIGGRAPH招待セッション3
座長: 山口 泰 (東京大学)
[53] Water Simulation and Rendering from a Still Photograph (SIGGRAPH Asia 2022)
○Ryusuke Sugimoto (University of Waterloo), Mingming He (Netflix), Jing Liao (City University of Hong Kong), and Pedro V. Sander (the Hong Kong University of Science and Technology)
[54] Differential Frequency Heterodyne Time-of-flight Imaging for Instantaneous Depth and Velocity Estimation (SIGGRAPH 2023)
○Yunpu Hu, Leo Miyashita, and Masatoshi Ishikawa (The University of Tokyo)
[55] AniFaceDrawing: Anime Portrait Exploration During Your Sketching (SIGGRAPH 2023)
Zhengyu Huang, ◯Haoran Xie (JAIST), Tsukasa Fukusato (Waseda University), and Kazunori Miyata (JAIST)
