大阪大学大学院情報科学研究科大学院生の楊陽（よう よう）さん（博士後期課程）、大倉史生准教授（マルチメディア工学専攻コンピュータビジョン講座）らの研究グループは、AI・深層学習を活用し、様々な植物種の葉・しおれなどによる様々な変形を、単一のモデルで表現可能なCG技術「NeuraLeaf」を世界で初めて開発しました。このCGモデルは、植物種・変形をそれぞれ異なるパラメータによりコントロール可能なパラメトリックCGモデルになっています。
これまで、人体や動物の形状を表現するパラメトリックモデルは開発されてきましたが、植物の葉は人体や動物と比較して種による形状変化や変形の自由度が高く、高精度なパラメトリックモデルの実現は困難と考えられてきました。そのため、多様な植物種によって異なるCGモデルを人手で作成する必要がありました。
今回、研究グループは、従来から植物科学分野で使われてきた葉の撮影データと、独自に収集した多様な変形を含む葉の３次元形状データを用いた学習により、多様な植物種としおれ等の変形を単一モデルで再現することを可能にしました。本モデルはCG分野におけるモデリングの省力化につながるほか、実際の植物に合うパラメトリックモデルを推定することで、植物栽培における葉の緻密な形状変化の追跡が可能になり、生育予測や病害の早期発見、品種改良への応用が期待されます。
本研究成果は、１０月１９日～２３日にハワイで開催されるコンピュータビジョン分野最高峰の難関国際会議「IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)」にハイライト論文（投稿論文中の上位３％未満）として採択されました。