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はてなキーワード: SIGGRAPHとは
10年以上前にSIGGRAPHで発表された論文で映っていてほしくないものを消す技術があるというのを聞いて、そのころ単純にすげーと思ってた。
確かに加工が当たり前になってくると、"証拠"写真というものに意味がなくなってくるなぁと思った。
某企業で働いていたころ、使用開始の証拠として日付がわかるものと写真を撮れと言われていたけれど、加工が当たり前なら写真に証拠としての能力がなくなる。
zoomミーティングなんかをしていると壁紙設定している人がいるし、壁紙がないにしても部屋の中が映り込まないようにしている人が普通なので、日本にも余計なものを消したいというニーズはそれなりにあるだろうなと思ってる。
結構よくまとまっているとは思うんですけど、博士学生だからか少し偏りがあるので、もし参考にする学生が居たときのために、少し補足させてください（ちなみに私は本職です）。
挙げられている分野は、いわゆる古典的なCGの分野の一部で、そこに当てはまらないものも沢山あります。例えば、3Dプリンタに関する技術とか（fabrication）、建築関係、VR/AR、HCI、HPC/ハードウェア、computational photography、アート、数値計算、言語処理（CUDAの元はSIGGRAPHの論文ですよ）などです。実際のところ、かなり色々なトピックがあり、この分野の研究者でも全てを挙げられる人は居ないと思います。トピックが違うと同じCGの研究者でも話が通じない事もあります。他分野の専門家と組んで研究している人も多いので、かなり懐が広い分野だと思います。自分の興味のあるもの+CG、という研究をしている人が多数居ます。
なお、西田先生は日本では有名なのかもしれませんが、国際的に著名な研究者は各分野で違います。SIGGRAPH/SIGGRAPH AsiaなどのTechnical Paper Committteeの名前をチェックすれば、最近勢いがある若手や著名な人がだいたい分かると思います。自分の興味のある分野の研究者が海外に居れば、留学しましょう。
これは訂正された点を含めると、だいたい合ってます。訂正にあるように、基本的には、大きな学会のProceedingの論文 = ジャーナル論文なので、その場合ジャーナル論文としてカウントする人が多いです。ジャンル別の会議に理論的な研究が発表されるかどうかというと、そうでもないでしょう。どちらかといえば、研究としてのインパクトが小さいが発表したいとか、SIGGRAPH/SIGGRAPH Asiaに落ちたので、再投稿というケースが多いです。国内の学会・雑誌はアレなので、英語で文章が書けないと死にます。
CGではIFを気にする人はあまり居ません。研究者としてのアウトプットは、国際的にはSIGGRAPH/SIGGRAPH Asia/TOGを含めた、主要な学会での論文の本数が重要です。Pacific GraphicsおよびEurographicsは、それぞれの地域ではそれなりに評価されますが、国際的には評価されない場合があります。あと、勘違いされているケースが多いので強調しますが、SIGGRAPH/SIGGRAPH AsiaでカウントされるのはTechnical Papersだけです。その他のプログラムは、参加したいなら出してもいいけど、研究業績にはカウントされません。その他のプログラムばかりで発表していて、Technical Papersで論文が出て無いのに、SIGGRAPHで活躍していると強調している研究室（国内外にあります）は注意しましょう。分野全体の業績評価の実態と違います。
学位取得難易度は、研究室および大学によって大きく違います。上記の著名な国際会議に通すことを期待している研究室だと、アイデアが重要な分（データやモデルを少し変えて、少し性能が良くなったぐらいでは論文は通りません）、他の分野より要求される能力は高めです。ただ、懐が広い分野なので、自分の得意なことを生かして研究ができれば、研究に没頭できて楽しく過ごせると思います。実際、活躍している人はそういう人です。標準的なアウトプットとしては、1年あたり、ジャーナルになる学会に1本ぐらいでしょう。博士課程が3年なら3本ですね。リジェクトされるので、その倍ぐらいはプロジェクトをこなす必要があります。
実装力は超重要です。アイデアを形にして実験出来ない人は苦労します。言及元に書いてあるものの3倍は実装します。
研究の歴史が長いトピックは既存の研究に対して新規性を出すのが難しいので、その分論文を書くのは難しいという、ごく当たり前な状況です。書かれているように、レンダリングや流体は難しいと認識はされていますが、それは歴史が比較的長く、劇的な性能向上が難しいからです。逆に最近出てきたトピックの中だと、新しい応用を見つけてそれを古典的な方法で解く感じの研究が多いです（3Dプリンタ向けのデザインの最適化など）。そのようなトピックであれば、面白い応用さえ思いつけば、既存研究との比較をあまりしなくても通る論文が書けるでしょう。いずれにしても、如何にして新しいアイデア（新しい理論・手法であったり、新しい応用であったり）を思いつくかが重要です。
各分野の所感については、言及元は一学生の感想で、それが分野全体としての共通認識かというと、そうではないように思います。一口にCGと言っても研究分野が多岐にわたるので、それぞれの分野の専門家に話を聞くのがベストです。
研究室で育ててきたエンジンがあるかどうかは（そしてそれを弟子に使わせるかどうかは）研究者によります。進学する際には、その辺をチェックしましょう。ただ、現在活躍している人には、自分で書きたがる人が多いです。「レンダリスト」という言葉は聞いたことがありません。
だいたい正しいと思います。応用的な研究と言うと、表面的な印象を受ける人がいるかもしれませんが、ただ何かを達成すればいいというよりは、実際の問題を解けて理論的にも面白いという研究を目指す人が多い分野です。査読ではその両面が評価されるので、査読者によってどちらに重きを置くかも違い、皆を納得させる成果を出すのはなかなか大変です。
CGは、研究を頑張って学会等に論文を沢山出せれば就職先も引く手あまただし、研究成果は専門外の人（例えば家族とか）にも分かりやすいし、自分の興味のある事をコアにして研究できる懐の広さがあり、とても楽しい研究分野です。どの分野で研究しようか迷っている人はぜひ！
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521
https://anond.hatelabo.jp/20181010122823
私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。
というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生でしょう。
国内ですと画像電子学会、VCシンポジウムといった会議や雑誌に投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか？といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベルの難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンルの分派会議は総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験や修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。
CGの論文は、ACMのデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆どの場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習があります。ACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります。基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿は会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議へ投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・。
https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/
https://www.siggraph.org/tags/tog
一般的な論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成で10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。
主要会議は下記のリンクに纏められています。リンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。
http://kesen.realtimerendering.com/
CG業界における最高峰の雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています。
次いで重要なのが、
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。
Computer Graphics Forum でIFは 2.046。
ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます。
残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。
学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います。博士を取る過程で要求されるのは、雑誌ないし高レベルの会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います。博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいます。アカデミックなポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者も結構苦労してるように見受けられますが、産業界に就職する場合は非常に簡単です。
CGをやる上で必要になる数学と物理は、基礎科学分野では学部生時代にやる様な初歩的な数学や物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係で最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンルに関係なく一通り勉強しておく必要があります。数学や物理の勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的な理論やプログラミングによる実装能力が問題になります。研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分で実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンでレッドコーダー（日本で20人程度らしい）を持っているという様な人もいます。
一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20～50、自分で実装する研究が 1～3、という量になると思います。斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。
CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存の研究をキャッチアップして実装し、自分の研究を行うまでの間に膨大な努力を必要とする上に、光学的にみて正しいのか？（追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか？ ）という様な厳しい評価を受ける傾向があり、（CG系の）他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います。研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンをベースに研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者に師事する事が非常に重要と言われています（師匠がエンジンを持ってますので）。最近は深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲームや映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります。
近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思います。リアルタイムなシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識を特に必要としますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います。
モーションとはどんなものか？というと、ゲームや映画などで使われるキャラクタの動作＝アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業（ディズニーなど）での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作の研究なども、モーション研究のテーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定の数学や物理に依存せず、基本的な数学の知識全般を必要とします。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。
かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CADの研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCGに必要な技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われています。ゲームや映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMRで赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます。就職という観点から見ると、企業からの需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何が特に必要となる知識です。
画像処理は画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識を必要とします。部分的には、色空間を多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります。伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。
基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文の評価はどうなってんの？という疑問があるかと思い追記します。
査読の際に問われるのは、手法の妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか？理論的にそれは正しい計算なのか？といった事を主に問われます。情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較もデータを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか？を記述します。また、各研究が基本的な知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます。査読によって疑問を示された場合、一定の反論期間を与えられます。
研究者は査読を通過するために、動画やプログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文そのものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。
自身の研究も含めて既存の研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文で批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコードや実験に用いたデータをくれることもあります。
以上のような仕組みによってCG系の論文は研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究の妥当性を証明する一つの手段となっています。
sisopt 結構誤りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文はSIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等
これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。
ベイマックスは見てないけど、それはそうかもなと思う。
一方で、「天才はいない」と言っても、一人一人は日本にいたら天才クラスになるレベルなんじゃねーかなとも思う。
つまり単純に平均レベルが低いということ。グーグルなんかは正にそうで、日本でなら天才クラスの人材が普通に鯖缶とかやってる感じ。
例えばpixarあたりで普通にパイプラインのエンジニアやってるような人間がsiggraphに論文ポロポロ通してたりする。
日本だったら速攻でパーマネントアカポスゲットくらいの業績を挙げている。
その昔2000年頃に、ドジ研という3D・プログラミング・ゲーム開発関連の緩いコミュニティがあった。その頃はインターネット黎明期で、ブログやSNSといったものはなく、各人がホームページを作って日記を書いている時代だった。そして、omo氏がドジ研アンテナという、ホームページの更新を調べるアンテナサイトを立ち上げていた（steps to phantasien t(2003-12-13)）。その後、omo氏のアンテナは閉鎖されてしまったが、Imagire氏が引き継いでt-potアンテナというアンテナサイトが動いている。
このアンテナに登録されたページがどういう基準で選択されたかはわからないけど、今となってみると、それらのサイトのオーナーたちはなかなかにすごいことになっている。その昔、見始めた頃には無名（ないしは駆け出し）だった若者たちが、10年経って成長して活躍されているところを見るのは感慨深いものがある。
omo: Google.co.jp → Google.com ?
Imagire: バンナム, CEDECでIMAGIRE DAY開催, GREE
shi3z: UEI, 未踏・天才プログラマー／スーパークリエイター, enchantMOON
ABA: インディーゲームでコアなファンに大人気 → Wiiに逆移植
Kaneko: Winny
Bee: NVIDIA Fellowship, Siggraphで公演
Masa: Double STEAL, GDC・CEDECで公演, シリコンスタジオ
Mitani: MSR 日本情報学研究賞
kuni: ゲームの賞多数、Wii, DSや、その他プラットフォームでのゲーム開発
（他、あげてない方々も活躍されてることと思うが、把握している方々だけ列挙しました。また、もともと有名だった人は除外しました）
siggraphってもうすぐだっけ？
これみたく大量の画像を元に補完する技術だと去年のsiggraphで発表されたこんなのもありましたね。
たくさんの人が撮った写真の位置情報からスムーズに補完する技術っぽい。専門じゃないから詳しいことはわかんないや
Finding Paths through the World's Photos
http://www.youtube.com/watch?v=gLLzV5qeKyk
http://phototour.cs.washington.edu/findingpaths/
言うなれば超グーグルストリートビュー（でもｍｓの技術っぽい？）
専門とか美大行くのは勿体無い。
SIGGRAPHとかで発表できるようなエンジニアとか企業家とか研究者になったほうが面白そうじゃね？
