SSII2020 技術動向解説セッション SS2 6/11 (木) 14:30〜15:00　メイン会場 (vimeo + sli.do) ３次元モデルのレンダリングを深層学習に組み込むこと（≒ 微分可能レンダリング）で、３次元空間のパラメータを２次元画像上の損失関数に基づいて最適化することが可能となり、２次元画像からの物体の3次元再構成の学習や敵対的３Ｄモデルの生成などが実現できる。この技術は、複数の大手企業がライブラリを公開するなど近年急速に注目を集めている。本講演では、微分可能レンダリングの基本的な考え方と、その様々な応用例を紹介する。

1. 微分可能レンダリングの最新動向
〜「見比べる」ことによる３次元理解 〜
2020.6.11
加藤 大晴
（東京大学/Preferred Networks, Inc.）

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