AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「単一画像から3Dを作れるモデルがある」と聞いたのですが、何がそんなにすごいのか分からず困っています。要するに現場で使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば使えるかどうかがはっきりしますよ。今回の論文はDeformNetという手法で、要点はテンプレートを選んでそれを賢く“変形”して3Dを復元する点です。
テンプレートを変形する、ですか。それって要するに既にある形をちょっと編集して合わせるということで、全くゼロから作るより手間が減るという理解でいいですか。
その理解で合っていますよ。さらにポイントを三つで整理すると、一つ目はデータベースから最も近い形状テンプレートを検索すること、二つ目はFree-Form Deformation (FFD)（自由変形）という差分を学習してテンプレートを滑らかに変えること、三つ目はChamfer distance（Chamfer距離）で比較して学習する点です。
なるほど。で、現場への導入を考えると演算コストや精度、後々の運用が心配です。これって要するに既存データベースを活かして精度を出す方法、ということでよいですか。
まさにその通りです。テンプレートを使うため、ゼロから形を生成するより計算負荷と学習の不確実性が減るんです。運用面では良質なテンプレートを揃えることと、検索の仕組みを整える投資が必要です。
投資対効果の観点で聞きますが、テンプレートを作る費用に見合う効果は期待できますか。中小企業の我々でも意味がある話でしょうか。
三つに分けて考えると判断しやすいです。短期的には外部の既存データベースを活用して試作を作ること、短中期では自社代表モデルを数十点揃えて検索精度を上げること、長期ではテンプレートのライブラリを増やして多品種対応を目指すことが現実的です。どの段階から始めるかで投資額が変わりますよ。
これって要するに、最初は外部で安く試験して、効果が見えたら社内でテンプレートを増やして本格運用する流れ、ということですか。
その通りですよ。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。まずはPoCでテンプレート検索とFFDレイヤーの動作確認をして、Chamfer distanceで再現精度を評価するところから始めましょう。
分かりました。では私の言葉で整理しますと、DeformNetは既存の形を賢く選んで滑らかに変形させる方式で、初期は外部データで試し、うまくいけば自社のテンプレートを増やしていく投資を段階的に行う、ということですね。
