AIBR プレミアム
拓海先生、最近3Dをテキストから作る技術が進んでいると聞きましたが、我が社の現場でも使えるものでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！最近の論文で、テキストから複数の物体を含む“編集可能な”3Dシーンを作る方法が出てきており、現場応用の可能性は十分にありますよ。
具体的には何が変わったのですか、今までのやり方と何が違うのか簡単に教えてください。
いい質問です、田中専務。要点を3つで言うと、1）物体ごとに別々のNeRFで表現することで個別編集が可能になる、2）局所（Local）と全体（Global）を交互に最適化して整合性を保つ、3）粗い形状を示すプロキシを使うため制御が効く、という点です。難しい用語は後で噛み砕きますよ。
これって要するに、部品ごとに別々に作ってから最後に組み立てるということですか？我々の工場の流れと似ている気がしますが。
まさにその理解で合っていますよ。身近な比喩で言うと、家具を作るときにキャビネットだけ作って検査し、次に引き出しだけ作って調整し、最後に全体を合わせることで動きや見た目が整うようにするイメージです。
導入のコストや現場での運用はどうでしょうか。編集や再配置に時間がかかると現場で使いにくいのではないかと心配です。
現実的な懸念ですね、田中専務。ここでも要点は3つです。1）物体ごとの最適化は並列化や部分更新が可能で拡張性がある、2）プロキシを使えば大幅な再学習を避けて編集できる、3）既存の手法に上乗せ可能で段階的導入ができる、です。投資対効果は段階評価で見極められますよ。
実際に社内の設計やプレゼンで使う場面を想像すると、どこから手を付ければいいですか。まずはどの部署で試すべきでしょう。
まずは小さな実験から始めましょう。要点を3つにすると、1）設計部門で単一の製品をテキストや簡単なプロキシで生成して比較する、2）営業資料やプレゼンで差し替え可能なシーンを作り評価する、3）運用に耐えるか品質基準で段階評価する、です。段階的に導入すればリスクは低いです。
ありがとうございます。これって要するに、まずは小さく試して効果が出れば段階的に広げるということですね。わかりました。
その通りです、田中専務。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最後に今回の論文の要点を一言でまとめると、部品ごとのNeRF表現とGlobal-Local最適化で編集可能なテキスト駆動の3Dシーン生成を実現した、という点です。
では私の言葉で整理します。個別に作って調整できる部品を組み合わせ、全体の見た目や光の整合性も保てるように交互に最適化する方法、ですね。これなら現場でも段階的に使えそうです。
