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Thomas Deliot
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2020年11月25日
深層ニューラルネットワークを使った Unity でのリアルタイムスタイル変換
著者:
Thomas Deliot,
Florent Guinier,
Kenneth Vanhoey
ディープラーニングは現在、日常生活に現れる数多くの AI 技術に活用されており、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使えば、画像に対する複雑な処理を高速に適用することができます。Unity では、3D レンダリングパイプラインでの CNN を使った推量のシームレスな統合を提案することを目標とした取り組みが進められています。この方針に従って、Unity Labs では、最先端の研究成果の改良に取り組んだり、Barracuda と呼ばれる効率のよいニューラル推量エンジンの開発に取り組んでいます。この記事では、ゲーム内でのマルチスタイル変換という、困難な...
カテゴリ:
テクノロジー
| 12 分 で読めます
2019年2月14日
Unity の確率論的プロシージャル・テクスチャー生成
著者:
Thomas Deliot,
Eric Heitz
大きなサーフェスを覆ったり、細かなディテールをメッシュに追加する際に、タイル化されたテクスチャーを使ってみたことはあるでしょうか?使ったことがある方なら、タイリングの値を高くした途端に反復パターンが目立ってしまう現象をご存知でしょう。Unity Labs では、この問題を回避する新しいテクスチャリング技術「確率論的プロシージャル・テクスチャー生成」を開発しました。 タイル化されたテクスチャーは、3D シーンにディテールを追加するのに便利なツールです。しかし、これと詳細マップを併用して大きな領域のテクスチャリングを行ったり、非常に詳細なサーフェスを作ろう...
カテゴリ:
テクノロジー
| 3 分 で読めます
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