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2018-10-24

anond:20181011010934

結構よくまとまっているとは思うんですけど、博士学生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)。

分野について

挙げられている分野は、いわゆる古典的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海外に居れば、留学しましょう。

論文事情

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。国内学会雑誌はアレなので、英語文章が書けないと死にます

IFと業績事情

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、アイデア重要な分(データ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。

各分野の所感

研究歴史が長いトピック既存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。

査読とか

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。

最後

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!

2018-10-11

情報工学 CG分野の業績事情修正在り】

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。

はじめに

CG分野の研究は、大雑把に分けると

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。最も著名な研究者現在ドワンゴリサーチ主幹しておられる西田先生でしょう。

論文事情

国内ですと画像電子学会VCシンポジウムといった会議雑誌投稿しますが、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難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンル分派会議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論文は、ACMデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆ど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

一般的論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成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/

論文雑誌とIF

CG業界における最高峰雑誌は、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。

業績事情など

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要求されるのは、雑誌ないし高レベル会議の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ポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者結構苦労してるように見受けられますが、産業界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物理は、基礎科学分野では学部時代にやる様な初歩的な数学物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係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関係なく一通り勉強しておく必要があります数学物理勉強量は、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理論プログラミングによる実装能力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。プロコンレッドコーダー日本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。

レンダリストはスタープレイヤー

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、既存研究キャッチアップして実装し、自分研究を行うまでの間に膨大な努力必要とする上に、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ベース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師事する事が非常に重要と言われています師匠エンジンを持ってますので)。最近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

流体は希少研究

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特に必要しますが、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

モーション研究実用性が高い

モーションとはどんなものか?というと、ゲーム映画などで使われるキャラクタ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。髪の動作研究なども、モーション研究テーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定数学物理依存せず、基本的数学知識全般必要します。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。

形状解析および形状処理は需要が弱い

かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CAD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必要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特に必要となる知識です。

画像処理は奥深い伝統ジャンル

画像処理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必要します。部分的には、色空間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。

追記 論文評価査読

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、各研究基本的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反論期間を与えられます

研究者査読を通過するために、動画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。

自身研究も含めて既存研究は、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、それも研究妥当性を証明する一つの手段となっています

さら追記 間違いの修正

sisopt 結構りあると思う。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。

2015-01-04

http://anond.hatelabo.jp/20150104012559

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。

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人材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エンジニアやってるような人間siggraph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。

翻って世界市場って意味ではOLMパックマンのやつは結構売れたと聞いたけどどうなん?あとポケモンとか?

2014-03-22

ドジ研の面々、その後

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.jpGoogle.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

やねうらお: 第3回将棋電王戦参加、TVCM登場

DAKINI: ソシャゲ開発会社立ち上げ、買収

ABA: インディーゲームコアなファンに大人気 → Wiiに逆移植

Kaneko: Winny

Keijiro: SCEI, Unity, ボカロP

Bee: NVIDIA Fellowship, Siggraphで公演

Masa: Double STEAL, GDCCEDEC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)

2013-06-12

http://anond.hatelabo.jp/20130612003917

そっち系人間にとっては、kinect2が高解像度のToFカメラになったと聞いてマジかよって思うし、デモ映像3次元復元を見てすげえってなるわけです。PS4カメラステレオからステレオマッチングでどこまでやれるのかなあとか、フレームレートどの位出るのかなあとか、計算リソースかなり食うんじゃねーかなとか思うわけです。

あとxboxはこの前のsiggraphで出てたカメラ映像から独立成分分析心拍数取る奴をちゃっかり実装してたりしたね。

2009-10-17

http://anond.hatelabo.jp/20091017211455

どのへんのコンテストの話をしてるの? 数年前のSIGGRAPHで観たChris Landrethの"Ryan"はCGという媒体でなきゃできない表現で結構衝撃を受けたけどな。

2009-07-01

http://d.hatena.ne.jp/LM-7/20090629/1246282979


siggraphってもうすぐだっけ?

毎年色々と面白い技術発表されるものです。

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?)

web上の大量の画像を利用してあれこれってのは色々応用範囲広そうですね。

今年はどんな技術発表されるのかしら

2008-11-18

http://anond.hatelabo.jp/20081118131353

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?

http://www.pluto.dti.ne.jp/~ohba/SIGGRAPH/

 
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