情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

6D092022/2/21

単一画像からパラメトリックファーを用いて毛皮の 3 次元形状を再構成するシステムの提案
村松知弥†1 五十嵐悠紀†1
概要：本稿では，3 次元コンピュータグラフィックス(3DCG)において単一の毛皮画像から毛皮の 3 次元形状（ジオメトリ）を再構成するシステムを提案する．提案手法では，与えられたパラメータによって振る舞いが変わるパラメ
トリックファーを利用した．事前に各パラメータに対してランダムな値を付与しレンダリングしたデータセット画像とターゲット画像との類似度を基にパラメータを自動的に推定することで毛皮の 3 次元ジオメトリを生成する．提案システムを使うことで，これまで知識や時間を必要とした毛皮のパラメータの設定に対して，再現したい毛皮の単一画像を準備するだけで行うことができるようになる．

1. はじめに手法である．
この手法の問題点は，最適化ステップの際にレンダリン

3 次元コンピュータグラフィックス（3DCG）においてグをする必要があるため時間がかかってしまうことである．

リアルな毛皮の表現は重要な要素である．毛皮の表現の代また、目的の画像に対応するパラメータセットが存在する

表的な手法の一つとしてパラメトリックファーを使ったもことが保証されておらず，極端な場合ジオメトリの推定にのがある．パラメトリックファーとは，密度や長さ，束な失敗することもある．

りといった様々なパラメータを持っており，そのパラメー

そこで本手法では，事前にランダムなパラメータを所持

タの数値を基づいて毛の束であるストランドをプロシージする大量のレンダリング画像データセットを準備しておき，ャルに生成するものである．しかし，この手法の問題点とそれらとの類似度を使用することで計算時間の削減を試みして望ましい見た目の結果を得るためのパラメータの設定る．また，パラメータの設定だけでは表現不可能であるしの困難さがある． 通常は専門家が経験や試行錯誤をもとなりといった重力による自然な表現を再現するために，ラにパラメータを設定している．

ンダムな時間だけシミュレーションを行うことで表現の拡

本稿では，対象である毛皮をキャプチャした一枚の画像張を試みた．

からパラメータを自動推定する手法を提案する．まず，既製のファーレンダラーにてパラメトリックファーモデルを作成する．それに対し自動ですべてのパラメータをランダ

3. 手法

ムに設定し CSV ファイルにパラメータセットを書き出し3.1 実装

たものとレンダリング画像をまとめたものをデータセット

提案手法の実装は Python3 を用いた．既成のファーレンとして用意する．ターゲット画像とデータセット内のすべダラーとして Blender を使用するとともに提案システムをてのレンダリング画像との画像類似度を計算し、最も類似Blender のアドオン形式で実装した．

度が高かったレンダリング画像のパラメータを採用することとした．この手法により，これまで知識や時間を必要と3.2 データセット

した毛皮のパラメータの設定に対して，再現したい毛皮のBlender においてパラメトリックファーモデルに設定可単一画像を準備するだけで行うことができるようになる．

能なパラメータは多数あるが，現段階の実装では 16 個のパラメータを実装した．各パラメータの名前と範囲を表１

2. 関連研究
単一画像から毛皮のジオメトリの再構成を行う関連研究として Noh によるパラメトリックファーを用いたものがある[1]．この研究では，事前学習済みネットワークによりに示す．
3.3 パラメータ推定
パラメータは入力画像とデータセット内のレンダリング
画像のコサイン類似度に基づいて推定する．

パラメータセットを推定する．そのパラメータセットが適

ここでコサイン類似度は，入力画像を事前学習済みネッ用されたパラメトリックファーをレンダリングしターゲッ

トワーク VGG[2]に入力し，出力された画像特徴を計算しト画像との類似度を計算する．この類似度をもとに最適化て得る．計算時には入力画像はグレースケールに変換する．

ステップを行っていくことで望ましい外観に近づくというデータセット内のレンダリング画像の例を図 1 に示す．

†1 明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科© 2022 Information Processing Society of Japan782

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表1

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ファーパラメータとその値の範囲できていないが，データセット内の画像枚数を増やす，パラメータの種類，範囲の設定を模索することでよりパラメ

名前

最小

最大

Number

1000

100000Children
Number1100

VirtualParents01

制約

なると考えられる．
Hair Total / NumberLength0.52

Tangent
Factor00.5

If Tangent Random = 0

Tangent
Random00.5

If Tangent Factor = 0

Sim Time

050

Clump
Factor-11

Clump
Shape-0.999

0.999

Clump
Noise

010

Kink
Amplitude

00.5

Kink Clump

01

Kink
Flatness

01

Kink
Frequency

02

Kink Shape-0.999

0.999

図1

トリックファーモデルの表現の幅が広がり，再現度が高く

図2

テスト画像の例

If Kink Type ≠ NONE

データセット内のレンダリング画像の例

現段階の実装ではデータセット内 1000 枚のレンダリン
グ画像とのコサイン類似度を計算し，最も値の大きかった画像のパラメータセットを採用した．

4. 結果
提案手法を評価するために，インターネットに掲載されている毛皮画像を用いて単一画像からジオメトリの再構成を行った．使用したテスト画像は毛皮を真上からキャプチャしたもので，正方形にクロップして使用した．テスト

図3

3 つの例でのテスト結果

画像の例を図 2 に示す．また，テスト画像を使った実験の結果 3 つを図 3 に示す．
関連研究[1]ではパラメータの最適化に 1 時間以上かかるが，本手法では 2 分から 5 分ほどで推定することが出来た．
類似度の値としては実用可能な値には安定して至ることは© 2022 Information Processing Society of Japan

5. まとめと今後の課題
本稿ではパラメトリックファーを用いて単一のキャプチ
ャ画像から毛皮の 3 次元形状を再構成するシステムを提案した．これまで知識や時間を必要とした毛皮のパラメータ783

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2022/2/21の設定に対して，再現したい毛皮の単一画像を準備するだ
けで数分で結果を得られるようになった．
今後の課題としては，精度の向上の検討のほか，現状ではターゲット画像が真上からキャプチャしたものに限られてしまっているため，オクルージョンがある，低画質であるといったより品質の悪い画像でも再構成可能になるように検討していく．

参考文献[1] Seung-Tak Noh, Kenichi Takahashi, Masahiko Adachi, Takeo
Igarashi. Parametric fur from an image. The Visual Computer, 37,1129-1138 (2021).
[2] Karen Simonyan, Andrew Zisserman. Very Deep Convolutional
Networks for Large-Scale Image Recognition. In Proceedings of
3rd International Conference on Learning Representations, (ICLR2015), 2015.

© 2022 Information Processing Society of Japan784