AIBR プレミアム
拓海先生、最近『ARTIC3D』という論文の話を聞きましたが、何ができるようになる技術なんでしょうか。現場で使えるのか、投資に見合うのかを簡潔に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！ARTIC3Dは、インターネット上のばらばらでノイズの多い写真群から、動くことのできる動物などの関節つき3Dモデルを自動で作る研究です。要点を3つにまとめると、1) ノイズに強い、2) アニメーション可能、3) 注釈なしで学べる、です。大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。
注釈なしで学ぶというのは、現場の写真をそのまま使えるということでしょうか。つまり現場のルール通りに写真を集めれば、そのまま3D化できると理解してよいのですか。
概ねその通りです。ただし注意点があります。現場の写真は遮蔽や切れ（occlusion/truncation）が多く、単純に学習すると形が壊れます。ARTIC3Dはまず2D拡散モデル（Stable Diffusion由来の2D diffusion prior）を使ってマスクや特徴をきれいに補正し、次にそれを使って3D表面とテクスチャを最適化します。要点は、2Dの強力な事前知識を借りてノイズを抑えながら3D化する、という点です。
なるほど。でも、その拡散モデルって外部の大きなモデルに頼るということですね。セキュリティやコスト面で心配があります。これって要するに、外部の『賢い目』を借りて欠けた部分を補うということですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその表現で合っています。外部の拡散モデルを“賢い目”として使い、見えない部分を合理的に補完するのです。運用では、外部サービスの利用によるコストや社内運用ルールとの整合を検討する必要がありますが、代替策として社内で軽量化した拡散モデルを用意することもできます。要点を3つに絞ると、1) 拡散モデルは補助、2) コストとプライバシー設計が必要、3) 部分的に内製化可能、です。
実際に現場に入れるときは、どの程度のデータが必要でしょうか。うちの現場は写真が少ないのですが、少数ショットでも動くものが作れるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！ARTIC3Dは『sparse image collection』すなわち少数の写真でも動くモデルを目指しています。ただし品質は写真の多様性に依存します。視点やポーズが偏っていると詳細が不確かになりますので、実運用では代表的な角度とポーズを意識して数十枚集めるとよいです。要点は、少数で可能だが品質向上にはある程度の枚数と多様性が要る、ということです。
要するに、うちのような少人数で写真を集める現場でも工夫次第で3Dモデル化は現実的に使えるということですね。分かりました。では最後に、今の説明を私の言葉でまとめてみます。
はい、素晴らしいです。一言で言えば要点は三つ、1) ノイズの多い写真を2D拡散で補正する、2) それを骨格（スケルトン）とパーツ駆動で3D表面に落とし込む、3) 少数ショットでも動かせるが、品質はデータの多様性に依存する、です。大丈夫、一緒に導入計画に落とし込めますよ。
ありがとうございます。自分の言葉で言うと、『ARTIC3Dはネット由来の汚い写真を賢い補正で整え、少ない写真からでも関節の動く3Dモデルを作れる技術で、導入にはコストとプライバシー対策を検討すれば現場でも実用化できる』ということでよろしいですね。
