二次元画像1枚からのキャラクターの姿勢制御
三次元構造や回転に関する特徴を獲得可能な深層生成モデルに人間の取り得る姿勢を学習させることで,類似の形状を持つ対象(本研究ではキャラクター)の姿勢制御を実現した.未知の二次元画像1枚からの姿勢制御が可能である.本研究は映像制作支援システムとしての発展を想定している.
マルチコアCPUを用いてプログラムの実行性能を上げるためには並列プログラムを作成する必要がある。一般に、並列プログラミングの学習は初学者にとっては容易ではない。その理由として、数値計算問題を題材とすること、および大規模な計算でない限り並列化の効果を実感できないことから、初学者の興味を維持しにくいことが考えらえる。本研究では、並列化の効果を体感しやすく、かつ、平易な教材を扱える並列プログラミングの学習環境として、Processing言語を用いた図形アニメーションプログラムのための並列化フレームワークを提案する。
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