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大量の映像分析と 抽出した知識に基づく映像合成
2011年9月 岡部 誠 電気通信大学 / JST さきがけ
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お話の流れ 自己紹介 映像データを分析してCGに応用する技術
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お話の流れ 自己紹介 映像データを分析してCGに応用する技術 ビデオデータベースに基く映像合成 画像中の流体を動かす
楽曲を演奏しているように見える動画生成
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自己紹介 CG製作のためのユーザインタフェース 例：３次元CGの照明編集ツール(0:19) レンダリング ライトの配置と調節
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自己紹介 CG製作のためのユーザインタフェース 例：３次元CGの照明編集ツール(0:19)
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自己紹介 CG製作のためのユーザインタフェース 映像製作を効率化したい 例：３次元CGの照明編集ツール(0:19)
人にとって直感的な入力を扱いたい
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背景 大量の動画が利用可能 デジタルビデオカメラ、携帯電話のカメラ YouTube、他の動画データベース
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背景 大量の動画が利用可能 有効利用されていない デジタルビデオカメラ、携帯電話のカメラ YouTube、他の動画データベース
ダウンロード、切り貼り
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やりたいこと 大量の動画を分析、利用
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やりたいこと 大量の動画を分析、利用 写真を動かす エキストラ合成 背景音合成
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既存研究 大量音声の利用は高い実用性 text to speech、楽曲との合成
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既存研究 大量音声の利用は高い実用性 text to speech、楽曲との合成 大量画像の利用 検索と画像処理による穴埋め
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既存研究 大量音声の利用は高い実用性 大量画像の利用 大量動画の利用はこれから text to speech、楽曲との合成
検索と画像処理による穴埋め 大量動画の利用はこれから
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映像データの分析に 基づくCG合成手法
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A morphable model for the synthesis of 3D faces Volker Blanz and Thomas Vetter, SIGGRAPH 99
200個の顔のスキャンデータを主成分分析 男女100ずつ、70000頂点のポリゴン(0:36)
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A morphable model for the synthesis of 3D faces Volker Blanz and Thomas Vetter, SIGGRAPH 99
200個の顔のスキャンデータを主成分分析 男女100ずつ、70000頂点のポリゴン(0:36) 写真1枚で顔の3次元形状が推定できる(2:10) 推定すべきパラメータが200個に削減(4:20,4:52)
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体格の編集 MovieReshape Arjun Jain, Thorsten Thormählen, Hans-Peter Seidel, Christian Theobalt, SIGGRAPH Asia 2010 550個の人体のスキャンデータを主成分分析 人体モデルでビデオをトラッキングする 体格を編集可能(0:06,0:54,2:50)
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Automatic Photo Pop-up(0:16,1:16) Derek Hoiem et al., SIGGRAPH 2005
空、建物、地面の３種類にセグメンテーション 建物と地面の間で、90度に折り曲げる セグメンテーション済みの画像データセット ３つのどの領域に入るかを学習
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Scene Completion Using Millions of Photographs James Hays, Alexei A
Scene Completion Using Millions of Photographs James Hays, Alexei A. Efros, SIGGRAPH 2007 画像の気に入らないところを削除＆穴埋め GIST特徴量による検索 候補を出して選ばせる ２千枚→100万枚で性能アップ
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Photo Clip Art Jean-Francois Lalonde, et al., SIGGRAPH 2007
LabelMeユーザによるアノテーション 人や車等、タグ付けされ、領域も分かっている オブジェクトを取り出して新しい画像を作る 画像の合成に使えそうな物体を検索 照明条件やサイズを推定
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Sketch2Photo: Internet Image Montage Tao Chen et al
Sketch2Photo: Internet Image Montage Tao Chen et al., SIGGRAPH Asia 2009 カンバスにスケッチとテキストを入れる 背景画像の検索 形状を考慮した物体検索 自然な合成を生成 前景・背景の組み合わせを最適化
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Sketch2Photo: Internet Image Montage Tao Chen et al
Sketch2Photo: Internet Image Montage Tao Chen et al., SIGGRAPH Asia 2009 カンバスにスケッチとテキストを入れる 背景画像の検索 形状を考慮した物体検索 自然な合成を生成 前景・背景の組み合わせを最適化
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大量の画像を使ったお絵描き支援(0:20) スケッチに似たエッジ画像の検索
ShadowDraw: Real-Time User Guidance for Freehand Drawing Yong Jae Lee, Larry Zitnick, Michael Cohen, SIGGRAPH 2011 大量の画像を使ったお絵描き支援(0:20) スケッチを描くと参考画像が浮き上がってくる スケッチに似たエッジ画像の検索 パッチに切ってにBiCE特徴(ECCV 2010)を記述 似たパッチをたくさん持つものを候補
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Data-driven enhancement of facial attractiveness Tommer Leyvand et al
Data-driven enhancement of facial attractiveness Tommer Leyvand et al., SIGGRAPH 2008 顔写真を入れると自動的に整形する
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Data-driven enhancement of facial attractiveness Tommer Leyvand et al
Data-driven enhancement of facial attractiveness Tommer Leyvand et al., SIGGRAPH 2008 顔写真を入れると自動的に整形する データセット：顔の美しさを７段階で評価したもの 8つの顔パーツの位置を自動検出 特徴ベクトルは特徴点間のエッジ距離(234次元) SVRによる顔空間の学習 スコアを上げるようなメッシュの変形
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Data-driven enhancement of facial attractiveness Tommer Leyvand et al
Data-driven enhancement of facial attractiveness Tommer Leyvand et al., SIGGRAPH 2008 顔写真を入れると自動的に整形する データセット：顔の美しさを７段階で評価したもの 8つの顔パーツの位置を自動検出 特徴ベクトルは特徴点間のエッジ距離(234次元) SVRによる顔空間の学習 スコアを上げるようなメッシュの変形
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Exploring Photobios Ira Kemelmacher-Shlizerman et al., SIGGRAPH 2011
最初と最後の顔画像を入れると(1:10) その間をつなぐようなアニメーションを生成 顔の３次元姿勢推定 ３つの特徴による類似度検索
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研究中の内容 写真中の流体を動かす 楽曲を演奏しているように見える動画生成
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モチベーション 流体画像を元にアニメーションを作りたい
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モチベーション 流体画像を元にアニメーションを作りたい 画像の質感を保ったまま
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モチベーション 流体画像を元にアニメーションを作りたい 画像の質感を保ったまま 難しい問題
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モチベーション 流体画像を元にアニメーションを作りたい 画像の質感を保ったまま 難しい問題 デザイナは１枚の流体の絵は描ける
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モチベーション 流体画像を元にアニメーションを作りたい デザイナは１枚の流体の絵は描ける 画像の質感を保ったまま 難しい問題
独特の面白いスタイル
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モチベーション 流体画像を元にアニメーションを作りたい デザイナは１枚の流体の絵は描ける 画像の質感を保ったまま 難しい問題
独特の面白いスタイル 何枚も描くのは困難 or 時間が掛かる
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既存研究 流体シミュレーション
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既存研究 流体シミュレーション 多くの物理パラメータ
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既存研究 流体シミュレーション 多くの物理パラメータ 流体の動き 流体の見た目 ？
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既存研究 流体シミュレーション 多くの物理パラメータ 流体の動き 流体の見た目 ビデオテクスチャ合成 既存のビデオを切り貼り ？
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既存研究 流体シミュレーション ビデオテクスチャ合成 多くの物理パラメータ 既存のビデオを切り貼り 指定された見た目の 再現が難しい
流体の動き 流体の見た目 ビデオテクスチャ合成 既存のビデオを切り貼り 指定された見た目の 再現が難しい ？ ？
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提案手法 入力 単一の水、炎、煙の流体画像
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提案手法 入力 単一の水、炎、煙の流体画像 ユーザは流れ方向と速さを指定しても良い
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提案手法 入力 単一の水、炎、煙の流体画像 ユーザは流れ方向と速さを指定しても良い 流体領域を指定するアルファマット
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提案手法 入力 出力 単一の水、炎、煙の流体画像 ユーザは流れ方向と速さを指定しても良い 流体領域を指定するアルファマット
ビデオデータベースを用いてアニメーション合成
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ビデオデータベースの利用 流体ビデオを収集
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ビデオデータベースの利用 流体ビデオを収集 入力画像を元に 流体ビデオの検索
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ビデオデータベースの利用 流体ビデオを収集 入力画像を元に 流体ビデオの検索 部分的な類似性
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ビデオデータベースの利用 流体ビデオを収集 入力画像を元に 流体ビデオの検索 部分的な類似性 コピー＆ペーストして アニメーションを生成する
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万）
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万）
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万） 各ビデオパッチの代表画像の作成
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万） 各ビデオパッチの代表画像の作成 ビデオフレームの平均を取る
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万） 各ビデオパッチの代表画像の作成 SIFT特徴の抽出
ビデオフレームの平均を取る SIFT特徴の抽出
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万） 各ビデオパッチの代表画像の作成 SIFT特徴の抽出
ビデオフレームの平均を取る SIFT特徴の抽出
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万） 各ビデオパッチの代表画像の作成 SIFT特徴の抽出
ビデオフレームの平均を取る SIFT特徴の抽出 各パッチをヒストグラムで表現
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ビデオパッチ検索 ビデオと画像を48x48のパッチに切る（ビデオ：24万） 各ビデオパッチの代表画像の作成 SIFT特徴の抽出
ビデオフレームの平均を取る SIFT特徴の抽出 各パッチをヒストグラムで表現 200種類のSIFT → 200次元のヒストグラム
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最適なビデオパッチの割り当て 動きの滑らかさを考慮した最適化 マルコフ・ランダム場を使用する
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最適なビデオパッチの割り当て 動きの滑らかさを考慮した最適化 マルコフ・ランダム場を使用する 見た目の類似度
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最適なビデオパッチの割り当て 動きの滑らかさを考慮した最適化 マルコフ・ランダム場を使用する 見た目の類似度 動きの類似度
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最適なビデオパッチの割り当て 隣接するパッチ間の動きの滑らかさ
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最適なビデオパッチの割り当て 隣接するパッチ間の動きの滑らかさ 流れの速度 ：平均
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最適なビデオパッチの割り当て 隣接するパッチ間の動きの滑らかさ 流れの速度 ：平均 流れの激しさ ：分散
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アニメーションの生成 入力画像 割当てられたビデオパッチ
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アニメーションの生成 入力画像 割当てられたビデオパッチ
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まとめ ビデオデータベースを用いた 流体画像のアニメーション手法の提案 ビデオのより直接的な利用法を検討中
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研究中の内容 写真中の流体を動かす 楽曲を演奏しているように見える動画生成
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目的 自分の好きな曲の演奏動画を作りたい 楽器を演奏する技術はない あたかも演奏しているように見える動画の生成
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今回、どのような動画を作るか バイオリンソロに絞って実験 データベース作成上の問題 単音なので、音楽の解析が容易 演者の動作が大きい ビデオ
Youtube等では、十分な長さの動画が入手不可 演奏動画を独自に撮影
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既存研究 人のCGモデルを音楽に同期させて踊らせる研究 CG業界では割と盛ん
３次元モデルの動き、音楽のテンポ・雰囲気を同期 → 割と適当な同期で、見た目は良い
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Future Work 複数楽器の利用 ユーザインタフェース 将来性 音源分離・・・、全自動は困難？ 音源分離の手助け、好みに合わせた編集
素人に楽器を演奏させるようなCG技術の確立 バンドの一員になれるような エンターテインメントシステムの構築
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まとめ 大量の映像を分析して知識を抽出し、 新たな映像を合成するための研究 大量データに基づくCG技術 流体画像のアニメーション
楽器を演奏しているように見える動画の生成 大量データに基づくCG技術 3次元の顔と人体形状モデル 近年の大量画像データのCG応用
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