人物の手足や衣服によって光が遮られる陰影を再現したCG研究に、深層学習 (Deep Learning)が活用されています。ディープラーニングによって、従来は考えられなかったような驚くべき成果が毎日のように世に現れています。

本コラムでは、画像を対象とした深層学習の応用事例のうち、我々にとって最も身近な人物画像を対象として、「再照明」という技術をご紹介します。

▼コラムはこちらから： 
https://www.gdep-sol.co.jp/gpu-technlogy_cgai_no7.html
（GDEPソリューションズ株式会社サイトへ）

プロメテックグループのGDEPソリューションズ株式会社が運営する本コラムでは、GPUを活用したCGやAIに関する研究・最新技術について、 第一線の研究者が解説しており、プロメテックCGリサーチの西田 友是 所長や土橋 宜典 副所長も寄稿しています。

なお、当研究所では、より一層のCG研究を進めていくため、共同研究先を募集しています。
共同研究をご希望される際は下記メールアドレスよりお問合せください。 

＜共同研究問合せ先＞
cgr-kyodo@prometech.co.jp

前半からの続き　[前半の記事はこちら]

（熊野様）
スズキの熊野です。私が所属する部署では、自動車の空力の実験と解析の両方をやっています。普通風洞と言いますと、燃費のためにCD値（空気抵抗係数）を下げるということを中心にやるのですけれども、一方で風騒音の対応も行っています。
Particleworks Ver.4.0から、私たちにとってはかねてからの念願であった、汎用の流体ソフトウェアとの弱連成機能が追加されたということで、これが使えるんじゃないかとかなり期待しています。これまで、簡単な現象を予測できるか、確認させていただくことはありましたが、いよいよ実際に自分たちの業務の中でどう生かせるか、みていこう考えております。ちょうど、Particleworks のパンフレットの絵にもあるようなウインドウ面の雨滴流れは、車両の品質や商品性にも絡みますので、CAEでの検証の可能性について、 Particleworksに期待したいと思います。格子系のソフトウェアでもトライはしているのですがなかなか、実現象の再現までには難しいようです。そういう意味でも、今回のParticleworksの新機能には期待しています。ただ、実際にトライしてみないとわかりませんが、トライした上で、弱連成ではだめで、やっぱり粒子の挙動の情報を流れにも反映させたいという要望がでてくるかもしれません。またそういう要望がでてきた時には、ぜひプロメテックさんにも機能として取り入れていただければと思います。