(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするアクセス手段と、
対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する取得手段と、
前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶する記憶手段と
を有する３Ｄデータシステム。
【請求項２】
複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服を製造する際に用いられた型紙データを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするアクセス手段と、
対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の型紙データを取得する第１取得手段と、
衣服の型紙データを用いて当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力する３Ｄモデル生成システムに対し、３Ｄモデルの生成の依頼であって、前記対象衣服の型紙データを含む依頼を出力する出力手段と、
前記３Ｄモデル生成システムから前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する第２取得手段と
前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶する記憶手段と
を有する３Ｄデータシステム。
【請求項３】
ユーザの３Ｄモデリングデータを取得する第３取得手段と、
前記ユーザの３Ｄモデルに前記対象衣服を着せた３Ｄモデルを合成する合成手段と
を有する請求項１又は２に記載の３Ｄデータシステム。
【請求項４】
複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするステップと、
対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得するステップと、
前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶するステップと
を有する３Ｄデータ生成方法。
【請求項５】
複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服を製造する際に用いられた型紙データを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするステップと、
対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の型紙データを取得するステップと、
衣服の型紙データを用いて当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力する３Ｄモデル生成システムに対し、３Ｄモデルの生成の依頼であって、前記対象衣服の型紙データを含む依頼を出力するステップと、
前記３Ｄモデル生成システムから前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得するステップと
前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶するステップと
を有する３Ｄデータ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、衣服の３Ｄモデリングデータを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
衣服の３Ｄモデリングデータを利用する技術が知られている。例えば特許文献１は、３Ｄ衣服モデルを３Ｄ人物モデルに適用することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−３７６３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
衣服の３Ｄモデリングデータを動かすには、単に外観と３Ｄ形状を計測するだけではだめで、３Ｄモデリングデータに動きを与えるためのデータが必要であった。これに対し本発明は、３Ｄモデリングデータに動きを与えるためのデータをより容易に取得する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様は、複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするアクセス手段と、対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する取得手段と、前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶する記憶手段とを有する３Ｄデータシステムを提供する。【０００６】
本開示の別の一態様は、複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服を製造する際に用いられた型紙データを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするアクセス手段と、対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の型紙データを取得する第１取得手段と、衣服の型紙データを用いて当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力する３Ｄモデル生成システムに対し、３Ｄモデルの生成の依頼であって、前記対象衣服の型紙データを含む依頼を出力する出力手段と、前記３Ｄモデル生成システムから前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する第２取得手段と、前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶する記憶手段とを有する３Ｄデータシステムを提供する。【０００７】
この３Ｄデータシステムは、ユーザの３Ｄモデリングデータを取得する第３取得手段と、前記ユーザの３Ｄモデルに前記対象衣服を着せた３Ｄモデルを合成する合成手段とを有してもよい。【０００８】
本開示のさらに別の一態様は、複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするステップと、対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得するステップと、前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶するステップとを有する３Ｄデータ生成方法を提供する。【０００９】
本開示のさらに別の一態様は、複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服を製造する際に用いられた型紙データを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするステップと、対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の型紙データを取得するステップと、衣服の型紙データを用いて当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力する３Ｄモデル生成システムに対し、３Ｄモデルの生成の依頼であって、前記対象衣服の型紙データを含む依頼を出力するステップと、前記３Ｄモデル生成システムから前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得するステップと、前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶するステップとを有する３Ｄデータ生成方法を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、３Ｄモデリングデータに動きを与えるためのデータをより容易に取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態に係る３Ｄデータシステム１の概要を例示する図。
【図２】３Ｄデータシステム１の機能構成を例示する図。
【図３】３Ｄスキャナ４０のハードウェア構成を例示する図。
【図４】サーバ１０のハードウェア構成を例示する図。
【図５】学習に係る処理を例示するフローチャート。
【図６】データ生成に係る処理を例示するシーケンスチャート。
【図７】第２実施形態に係る３Ｄデータシステム２の機能構成を例示する図。
【図８】データ生成に係る別の処理を例示するシーケンスチャート。
【符号の説明】
【００１２】
１…３Ｄデータシステム、２…３Ｄデータシステム、３Ｄ…型紙データ、１０…サーバ、１１…記憶手段、１２…学習手段、２０…サーバ、３０…端末装置、３１…出力手段、３２…制御手段、３３…取得手段、４０…３Ｄスキャナ、４１…スキャン手段、４２…処理手段、４３…アクセス手段、４４…記憶手段、４５…通信手段、４６…取得手段、４７…生成手段、４８…出力手段、１０１…ＣＰＵ、１０２…メモリ、１０３…ストレージ、１０４…通信ＩＦ、１１１…データベース、１１２…機械学習モデル、１１３…教師データ、２１２…機械学習モデル、２１３…教師データ、４０１…ＣＰＵ、４０２…メモリ、４０３…ストレージ、４０４…通信ＩＦ、４０５…ディスプレイ、４０６…入力装置、４１０…筐体、４２０…カメラ、４３０…距離センサー、４４０…コンピュータ、４４１…ＣＰＵ
【発明を実施するための形態】
【００１３】
１．概要
図１は、一実施形態に係る３Ｄデータシステム１の概要を例示する図である。３Ｄデータシステム１は衣服をスキャンし、３Ｄモデリングデータを生成する。特に本実施形態においては、機械学習モデルを用いて衣服のボーンデータ及びスキンウェイトを生成する。
【００１４】
３Ｄデータシステム１は、サーバ１０、サーバ２０、端末装置３０、及び３Ｄスキャナ４０を有する。３Ｄスキャナ４０は、対象物をスキャンし、その対象物の３Ｄモデルを表す３Ｄモデリングデータを生成する装置である。本実施形態において対象物は衣服である。対象物をスキャンするとは、対象物の外観を複数の方向から撮影し、さらに、基準位置（例えばデプスセンサーの位置）から対象物の表面までの距離を複数の点において計測し、外観を撮影した画像上の点と距離データ（又はデプス情報）とを対応付けることをいう。すなわち、対象物をスキャンするとは、距離データ付きの画像を撮影することをいう。３Ｄモデルとは仮想空間において対象物を表す仮想オブジェクトである。３Ｄモデリングデータとは３Ｄモデルを表すデータである。
【００１５】
サーバ１０は、３Ｄモデリングデータを管理するサーバである。サーバ１０は、３Ｄデータシステム１の管理事業者により管理される。サーバ２０は、３Ｄモデルを用いたアプリケーションを提供するサーバである。このアプリケーションは、３Ｄデータシステム１の管理事業者自身により提供されてもよいし、別の事業者により提供されてもよい。端末装置３０はアプリケーションを利用する（すなわち３Ｄモデルを利用する）ユーザ端末である。端末装置３０は、スマートフォン、タブレット端末、又はパーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。なおここでは図面を簡単にするため、サーバ２０、端末装置３０、及び３Ｄスキャナ４０をそれぞれ１台のみ図示しているが、３Ｄデータシステム１は、複数のサーバ２０及び／又は複数の端末装置３０を有してもよい。３Ｄスキャナ４０は、対象物をスキャンして３Ｄモデリングデータを生成する装置である。３Ｄスキャナ４０は、生成された３Ｄモデリングデータをサーバ１０にアップロードする。
【００１６】
２．第１実施形態
２−１．構成
図２は、３Ｄデータシステム１の機能構成を例示する図である。３Ｄデータシステム１は、記憶手段１１、学習手段１２、スキャン手段４１、処理手段４２、アクセス手段４３、記憶手段４４、通信手段４５、出力手段３１、制御手段３２、及び取得手段３３を有する。記憶手段１１は、各種のデータを記憶する。記憶手段１１が記憶するデータには、データベース１１１、機械学習モデル１１２、及び教師データ１１３が含まれる。データベース１１１は、複数の対象物（この例では衣服）についての３Ｄデータセットを記憶したデータベースである。３Ｄデータセットは、複数の対象物の各々について、その対象物の３Ｄモデリングデータ及び付随データを含む。付属データは、例えば、対象物属性及び更新日を含む。対象物属性は、衣服ＩＤ、衣服名、ブランド、発売日、対象性別、及びサイズなど衣服の属性を示す。更新日は、３Ｄデータセットが更新された日時を示す。
【００１７】
機械学習モデル１１２は、機械学習に用いられるモデルである。機械学習モデル１１２は、入力層、中間層、及び出力層を有する。最初の時点において、機械学習モデル１１２は学習されていない（すなわち学習済でない）モデルである。教師データ１１３は、複数の衣服の各々について、衣服を撮影した画像、その衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを含む。この画像は、３Ｄスキャナ４０において撮影されたものであり、３Ｄモデリングデータは３Ｄスキャナ４０により生成されたものである。ボーンは、３Ｄモデルを動かすための、動きの単位となる要素を示す。例えば３Ｄモデルがポリゴンにより表される場合、ポリゴンの頂点とボーンとの対応関係（いわゆるスキンウェイト）が設定される（いわゆるスキニング）。ボーンが動くと対応するポリゴンがボーンの動きに追従して動き、全体として３Ｄモデルが動く。ボーンデータ及びスキンウェイトは、一例においては作業者（一般ユーザではなく、訓練された専門家）がマニュアルで作成したものである。
【００１８】
学習手段１２は、教師データ１１３を用いて機械学習モデル１１２に学習をさせる。教師データ１１３は所定のタイミングで追加又は更新され、機械学習モデル１１２は追加又は更新された教師データ１１３を用いて追加又は再度学習してもよい。
【００１９】
スキャン手段４１は、対象物をスキャンする。処理手段４２は、対象物のスキャンにより得られた、距離データ付きの画像データを処理する。アクセス手段４３は、機械学習モデル１１２にアクセスする。取得手段４６は、処理の対象となる衣服（以下「対象衣服」という）を撮影した画像を機械学習モデル１１２に入力し、対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する。記憶手段４４は、各種のプログラム及びデータを記憶する。通信手段４５は、サーバ１０又は端末装置３０等の他の装置と通信する。出力手段３１は、対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトに応じた画像を出力する。
【００２０】
図３は、３Ｄスキャナ４０のハードウェア構成を例示する図である。３Ｄスキャナ４０は、筐体４１０、カメラ４２０、距離センサー（又はデプスセンサー）４３、及びコンピュータ４４０を有する。カメラ４２０は、対象物の外観を撮影し、画像データを出力する。距離センサー４３０は、基準位置（センサーの位置）から対象物の表面上の複数の点までの距離を測定する。距離センサー４３０が測定する部分とカメラ４２０が撮影する部分との位置関係はあらかじめ定義されている。３Ｄスキャナ４０は、複数のカメラ４２０及び複数の距離センサー４３０を有してもよい。筐体４１０は、カメラ４２０及び距離センサー４３０を支持する。筐体４１０は、カメラ４２０及び距離センサー４３０の数及び配置に応じて、対象物とカメラ４２０及び距離センサー４３０とを相対的に回転させる機構を有してもよい。
【００２１】
コンピュータ４４０は、カメラ４２０から出力される画像データ及び距離センサー４３０から出力される距離データを処理する。この処理は、画像上に距離データをマッピングする処理を含んでもよい。さらにこの処理は、所定のアルゴリズムに画像データ及び距離データを適用し、３Ｄモデリングデータを生成する処理を含んでもよい。
【００２２】
コンピュータ４４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、メモリ４０２、ストレージ４０３、通信ＩＦ４０４、ディスプレイ４０５、及び入力装置４０６を有する。ＣＰＵ４０１は、プログラムに従って各種の演算を行う制御装置である。メモリ４０２は、ＣＰＵ４０１が処理を実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置である。メモリ４０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。ストレージ４０３は、各種のデータ及びプログラムを記憶する補助記憶装置である。ストレージ４０３は、例えばＳＳＤ及び／又はＨＤＤを含む。通信ＩＦ４０４は、所定の通信規格（例えばイーサネット）に従って他の装置と通信する装置であり、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）を含む。ディスプレイ４０５は、視覚情報を出力する装置であり、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）を含む。入力装置４０６は、ユーザの操作に応じてコンピュータ４４０に指示又は情報を入力する装置であり、例えば、タッチスクリーン、キーボード、キーパッド、マウス、及びマイクロフォンの少なくとも１種を含む。
【００２３】
この例において、ストレージ４０３に記憶されるプログラムには、コンピュータ装置を３Ｄデータシステム１におけるコンピュータ４４０として機能させるためのプログラム（以下「３Ｄモデル生成プログラム」という）が含まれる。ＣＰＵ４０１が３Ｄモデル生成プログラムを実行することにより、コンピュータ装置に図２の機能が実装される。ＣＰＵ４０１が３Ｄモデル生成プログラムを実行している状態において、カメラ４２０、距離センサー４３０、及びＣＰＵ４０１がスキャン手段４１の一例である。ＣＰＵ４０１が、処理手段４２、アクセス手段４３、及び取得手段４６の一例である。ストレージ４０３及びメモリ４０２の少なくとも一方が記憶手段４４の一例である。通信ＩＦ４０４が通信手段４５の一例である。
【００２４】
図４は、サーバ１０のハードウェア構成を例示する図である。サーバ１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、及び通信ＩＦ４０４を有するコンピュータ装置である。ＣＰＵ１０１は、プログラムに従って各種の演算を行う制御装置である。メモリ１０２は、ＣＰＵ４０１が処理を実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置である。メモリ１０２は、例えばＲＡＭ及びＲＯＭを含む。ストレージ１０３は、各種のデータ及びプログラムを記憶する補助記憶装置である。ストレージ１０３は、例えばＳＳＤ及び／又はＨＤＤを含む。通信ＩＦ１０４は、所定の通信規格（例えばイーサネット）に従って他の装置と通信する装置であり、例えばＮＩＣを含む。
【００２５】
この例において、ストレージ１０３に記憶されるプログラムには、コンピュータ装置を３Ｄデータシステム１におけるサーバ１０として機能させるためのプログラム（以下「サーバプログラム」という）が含まれる。ＣＰＵ１０１がサーバプログラムを実行することにより、コンピュータ装置に図２の機能が実装される。ＣＰＵ１０１がサーバプログラムを実行している状態において、ストレージ１０３及びメモリ１０２の少なくとも一方が記憶手段１１の一例である。ＣＰＵ１０１が学習手段１２の一例である。
【００２６】
詳細な説明は省略するが、サーバ２０及び端末装置３０は、それぞれ、コンピュータ装置としてのハードウェア構成を有する。端末装置３０が有するディスプレイが出力手段３１の一例である。端末装置３０が有するＣＰＵが取得手段３３の一例である。
【００２７】
２−２．動作
以下、３Ｄデータシステム１の動作を説明する。３Ｄデータシステム１の動作は、大きく、学習及びデータ生成に区分される。学習は、機械学習モデル１１２に学習をさせる処理である。データ生成は、機械学習モデル１１２を用いて３Ｄモデリングデータを生成する処理である。
【００２８】
２−２−１．学習
図５は、学習に係る処理を例示するフローチャートである。図５のフローは、例えば、所定の開始条件が満たされたことを契機として開始される。この開始条件は、例えば、教師データ１１３に新しいデータが追加されたという条件である。
【００２９】
ステップＳ１０１において、記憶手段１１は機械学習モデル１１２を記憶する。最初の状態において、機械学習モデル１１２は学習済でないモデルである。ステップＳ１０２において、記憶手段１１は教師データ１１３を記憶する。
【００３０】
ステップＳ１０３において、学習手段１２は、機械学習モデル１１２に教師データ１１３を与え、機械学習モデル１１２を学習させる。具体的には、学習手段１２は、機械学習モデル１１２の入力層に衣服を撮影した画像を、出力層にその衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを、それぞれ教師データとして与える。
【００３１】
所定の終了条件を満たすと、学習手段１２は学習を終了する。学習を終了すると、機械学習モデル１１２は学習済モデルとなる。ここでは教師データ１１３を用いて機械学習モデル１１２を学習する例を説明したが、教師データ２１３を用いて機械学習モデル２１２を学習する場合も同様である。
【００３２】
２−２−２．データ生成
図６は、データ生成に係る処理を例示するシーケンスチャートである。図６の処理は、例えば、所定の開始条件が満たされたことを契機として開始される。この開始条件は、例えば、３Ｄスキャナ４０においてユーザにより３Ｄモデリングデータの生成が指示されたという条件である。
【００３３】
ステップＳ２０１において、スキャン手段４１は対象物すなわち衣服をスキャンする。記憶手段４４は、スキャン手段４１により得られた画像データ及び距離データを記憶する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０３において、アクセス手段４３は、機械学習モデル１１２にアクセスする。具体的には、アクセス手段４３は、スキャン手段４１により得られた画像データ及び距離データを機械学習モデル１１２に入力する。機械学習モデル１１２は、入力された画像データ及び距離データに対応する３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力する（ステップＳ２０４）。アクセス手段４３は、機械学習モデル１１２から出力された３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトをデータベース１１１に書き込むよう要求する（ステップＳ２０５）。この要求は、この衣服に関する付属データ、例えば衣服ＩＤを含む。衣服ＩＤは、例えば、３Ｄスキャナ４０を操作するユーザにより入力される。サーバ１０において、記憶手段１１は、機械学習モデル１１２から出力された３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、スキンウェイト、及び付属データをデータベース１１１に記憶する（ステップＳ２０６）。
【００３４】
端末装置３０において、取得手段３３は、ユーザからの指示に応じて、又はプログラムにより自動的に、サーバ１０に対し、出力データの提供を要求する（ステップＳ２０６）。端末装置３０のユーザは、３Ｄスキャナ４０を操作して対象衣服をスキャンしたユーザとは別のユーザであってもよいし、同じユーザであってもよい。この要求は、衣服を特定する情報、例えば衣服ＩＤを含む。出力データとは、３Ｄモデリングデータそのもの又は３Ｄモデリングデータを処理した結果（例えば、３Ｄモデルに所定の又は指示された動きをさせた動画）を示すデータをいう。サーバ１０は、要求された出力データを出力する。例えば、サーバ１０は、データベース１１１から読み出した３Ｄモデリングデータを端末装置３０に出力する。取得手段３３は、サーバ１０から出力データを取得する（ステップＳ２０７）。出力手段３１は、出力データを用いて画像を出力する（ステップＳ２０８）出力手段３１は、ユーザの３Ｄモデルに対象衣服を着せた画像を出力してもよいし、（ユーザの無い）対象衣服単独の画像を出力してもよい。ユーザに対象衣服を着せた画像を出力する場合、制御手段３２が、ユーザの３Ｄモデリングデータを取得し（第３取得手段の一例）、ユーザの３Ｄモデルと衣服の３Ｄモデルとを合成する処理を行う（合成手段の一例）。対象衣服の３Ｄモデリングデータにはボーンデータ及びスキンウェイトが設定されているので、ユーザの３Ｄモデルの動きに合わせて衣服を動かすことができる。ユーザの３Ｄモデリングデータは、データベース１１１等のデータベースに記憶されている。
【００３５】
３．第２実施形態
次に、第２実施形態を説明する。第１実施形態と機能の概要が共通する要素については共通の符号を用い、詳細な説明を省略する。
【００３６】
３−１．構成
図７は、第２実施形態に係る３Ｄデータシステム２の機能構成を例示する図である。３Ｄデータシステム２は、記憶手段１１、学習手段１２、スキャン手段４１、処理手段４２、アクセス手段４３、記憶手段４４、通信手段４５、生成手段４７、出力手段４８、出力手段３１、制御手段３２、及び取得手段３３を有する。記憶手段１１は、各種のデータを記憶する。記憶手段１１が記憶するデータには、データベース１１１、機械学習モデル２１２、及び教師データ２１３が含まれる。
【００３７】
機械学習モデル２１２は、機械学習に用いられるモデルである。機械学習モデル２１２は、入力層、中間層、及び出力層を有する。最初の時点において、機械学習モデル２１２は学習されていない（すなわち学習済でない）モデルである。教師データ２１３は、複数の衣服の各々について、衣服を撮影した画像、その衣服の３Ｄモデリングデータ、及び型紙データを含む。型紙データは、その衣服を作製する際に用いられる型紙の形状及びサイズを示すデータである。型紙データは、その衣服を作製した事業者から提供される。あるいは、型紙データは、３Ｄデータシステム２の作業者が衣服を分解する等をして、マニュアルで作成してもよい。
【００３８】
学習手段１２は、教師データ２１３を用いて機械学習モデル２１２に学習をさせる。教師データ２１３は所定のタイミングで追加又は更新され、機械学習モデル２１２は追加又は更新された教師データ２１３を用いて追加又は再度学習してもよい。
【００３９】
アクセス手段４３は、機械学習モデル２１２にアクセスする。アクセス手段４３は、対象衣服を撮影した画像を機械学習モデル２１２に入力し、対象衣服の型紙データを取得する（第１取得手段の一例）。出力手段４８は、生成手段４７に対し、３Ｄモデル生成の依頼を出力する。この依頼は、対象衣服の型紙データを含む。生成手段４７は、衣服の型紙データが入力されると、その衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを生成する。生成手段４７は、所定のアルゴリズムにより、衣服の型紙データ３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを生成する。あるいは、生成手段４７は、機械学習を用いて３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを生成するものであってもよい。この場合、複数の衣服について、型紙データ、３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトが教師データとして用いられる。この機械学習モデルにおいては、入力層に型紙データが、出力層に３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトが入力される。アクセス手段４３は、生成手段４７から３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する（第２取得手段の一例）。
【００４０】
３−２．動作
図８は、第２実施形態に係るデータ生成処理を例示するシーケンスチャートである。図６の処理は、例えば、所定の開始条件が満たされたことを契機として開始される。この開始条件は、例えば、３Ｄスキャナ４０においてユーザにより３Ｄモデリングデータの生成が指示されたという条件である。
【００４１】
ステップＳ３０１において、スキャン手段４１は対象物すなわち衣服をスキャンする。記憶手段４４は、スキャン手段４１により得られた画像データ及び距離データを記憶する（ステップＳ３０２）。ステップＳ２０３において、アクセス手段４３は、機械学習モデル２１２にアクセスする。具体的には、アクセス手段４３は、スキャン手段４１により得られた画像データ及び距離データを機械学習モデル２１２に入力する。機械学習モデル１１２は、入力された画像データ及び距離データに対応する型紙データを出力する（ステップＳ３０４）。
【００４２】
アクセス手段４３は、生成手段４７に対し、３Ｄモデルの生成を依頼する（ステップＳ３０５）この依頼は、対象衣服の型紙データを含む。生成手段４７は、この依頼に応じて、対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを生成する（ステップＳ３０６）。アクセス手段４３は、生成手段４７において生成された、対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する（ステップＳ３０７）。アクセス手段４３は、生成手段４７により生成された対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトをデータベース１１１に書き込むよう要求する（ステップＳ３０８）。この要求は、この衣服に関する付属データ、例えば衣服ＩＤを含む。衣服ＩＤは、例えば、３Ｄスキャナ４０を操作するユーザにより入力される。サーバ１０において、記憶手段１１は、機械学習モデル２１２から出力された型紙データ及び付属データをデータベース１１１に記憶する（ステップＳ３０９）。
【００４３】
端末装置３０において、取得手段３３は、ユーザからの指示に応じて、又はプログラムにより自動的に、サーバ１０に対し、出力データの提供を要求する（ステップＳ３１０）。サーバ１０は、端末装置３０に出力データを提供する（ステップＳ３１０）。出力手段３１は、出力データを用いて画像を出力する（ステップＳ３１１）。これらの処理は、第１実施形態におけるステップＳ２０６〜Ｓ２０８と同様である。
【００４４】
４．変形例
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下の変形例に記載した事項のうち２つ以上が組み合わせて適用されてもよい。
【００４５】
３Ｄデータシステム１を構成する装置、及び各装置に対する機能の割り当ては、実施形態において説明した例に限定されない。例えば、第１実施形態において、機械学習モデル１１２はサーバ１０とは別の装置に実装されてもよい。第２実施形態において、機械学習モデル２１２と生成手段４７とがそれぞれ別の装置に実装されてもよい。第１実施形態及び第２実施形態の少なくとも一方において、処理手段４２及びアクセス手段４３に相当する機能を３Ｄスキャナ４０ではなくサーバ１０又は別のサーバに実装してもよい。この場合３Ｄスキャナ４０は対象衣服のスキャン及び付属データの入力受け付けだけを行い、以降の処理はこのサーバが行う。あるいは、実施形態においてサーバ１０が有するものとして説明した機能の少なくとも一部を３Ｄスキャナ４０に実装してもよい。
【００４６】
３Ｄデータシステム１は、教師データ１１３のデータ量に応じて自動化の程度を変えてもよい。例えば、教師データ１１３のデータ量が第１しきい値よりも少なく、機械学習モデル１１２が学習されていない場合、３Ｄスキャナ４０のアクセス手段４３は、データベース１１１にアクセスし、スキャンされた衣服と類似する画像を検索する。類似する衣服は、例えば画像データをキーとして検索される。これに加えて、又は代えて、類似する衣服は、ブランド名若しくは型番など付属データに含まれる情報をキーとして検索されてもよい。類似する３Ｄモデリングデータが発見された場合、３Ｄスキャナ４０は、発見された３Ｄモデリングデータ及び対応するボーンデータ及びスキンウェイトを編集するための画面を出力する。ユーザは、この画面において対象衣服と類似する衣服の３Ｄモデリングデータを編集し、対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを生成することができる。３Ｄデータシステム２についても同様である。教師データ１１３のデータ量が第１しきい値を超えた場合、
【００４７】
３Ｄスキャナ４０は、対象衣服について生成された３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトをユーザが編集するための画面を出力する。ユーザは、この画面において対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを編集することができる。なおこの処理は、先の変形例において教師データ１１３のデータ量が第１しきい値よりも大きくかつ第２しきい値よりも小さい場合に行われてもよい。
【００４８】
サーバ１０は、物理サーバであってもよいし、いわゆるクラウド上の仮想サーバであってもよい。
【００４９】
ＣＰＵ４４１等により実行されるプログラムは、インターネット等のネットワークを介してダウンロードされてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録された状態で提供されてもよい。
【要約】
３Ｄデータシステムは、複数の衣服の各々について、当該衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを入力層に、当該衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを出力層に、教師データとして与えて学習させた機械学習モデルにアクセスするアクセス手段と、対象衣服をスキャンして得られた画像データ及び距離データを前記機械学習モデルに入力し、当該対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを取得する取得手段と、前記対象衣服の３Ｄモデリングデータ、ボーンデータ、及びスキンウェイトを記憶する記憶手段とを有する。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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