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チュートリアル講演の資料をSpeakerDeckで公開しました🎉
speakerdeck.com/yuki_koyama/…
小山 裕己 | Yuki Koyama retweeted
Human-in-the-loop だ!
@bravery_ さんの Sequential Gallery を思い出す
koyama.xyz/project/sequentia…
高次元 = #Monet_V2 のスライダー群の主観評価の最適化を、答えやすい2次元選択に落とす。2択はかなり清い気がするけど、Monet V2 が探索空間を「良い感じ」の範囲に絞っているならば良さそう。
2つの画像のうち良いと思った方を選ぶだけで理想のグレーディングが出来るプラグインを開発中です。
内部で #Monet_V2 が動き、2択を選び続けるだけであなたの理想まで辿り着きます。
Monetで出来る多機能なグレーディングの判断を極限まで減らせないかと考えた結果です。
「どんな人でも2択になったときに良いと思う方を選ぶことは出来る」という人類全員に備わったクリエイティブを信じたプロダクトになります。
弊研究室発足以来、初めての受賞(しかも2件同時)です!!🙇♂️🙇♂️
VCポスター賞です✨ #VC2026
[1 日目] Inverse Rig Optimization from Line Drawings
[2 日目] 微分可能レンダリングによる自由曲面ランプシェードの設計
[3 日目] 2Dアニメ風イラストにおけるシェーディング・ハイライト・背景調和を統合した仕上げ支援システムの提案
おめでとうございます!🥳🎉
[1日目] Inverse Rig Optimization from Line Drawings
ある国際会議に採択されてカメラレディ準備中 🙇♂️
arXiv: arxiv.org/abs/2609.00732
[2日目] 微分可能レンダリングによる自由曲面ランプシェードの設計
こちらも別の国際会議に採択されてカメラレディ準備中 🙇♂️
諸事情につき今回私はあまり運営に関われていないのですが、横田先生はじめ皆様のおかげで無事開催できそうです 🙏
🎉🎉🎉SIGGRAPH 2026勉強会を開催します🎉🎉🎉
参加登録、発表登録を開始しました。よろしくお願いします
日程:9月30日(水)午後
場所:東京大学本郷キャンパス(物理参加のみ)
siggraph.xyz/s2026/
🎉🎉🎉SIGGRAPH 2026勉強会を開催します🎉🎉🎉
参加登録、発表登録を開始しました。よろしくお願いします
日程:9月30日(水)午後
場所:東京大学本郷キャンパス(物理参加のみ)
siggraph.xyz/s2026/
小山 裕己 | Yuki Koyama retweeted
🇯🇵 Save the date!
We're excited to announce that #SIGGRAPHAsia2027 will return to Tokyo, Japan!
📅 30 Nov - 3 Dec 2027
🎟️ Secure your ticket and join us at #SIGGRAPHAsia2026
bit.ly/sa26-visitor-registra…
うちにある楽器が一個増えてサックスサックスクラリネットクラリネット電子ピアノミニピアノギターギターギターミニギタートロンボーントロンボーントロンボーントロンボーントランペットブルースハープブルースハープカウベルになった
第1話からすごすぎる。何度読んでも余韻が深い。
階層都市断片集 - つくみず / 第1話 原子力潜水艦 | くらげバンチ [ kuragebunch.com/episode/1220… ]
月曜から開催中の2026年度人工知能学会全国大会にて、共同研究先の博報堂DYホールディングス様との共著発表があります🙏
博報堂DYホールディングス、博報堂テクノロジーズ、博報堂メディカル、グロースデータ、第40回人工知能学会全国大会(JSAI2026)にて研究成果を発表
prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
今週発売の『ゆるやかに学ぶC言語』、いただきました🙇♂️大学の講義でも役立たせていただきます!
著者はあの @Reputeless 氏なので大変信頼できます。C23対応!
小山 裕己 | Yuki Koyama retweeted
We’ve released the official Blender add-on for ZOZO’s Contact Solver, our open-source physics solver developed at ZOZO, Inc. Blender users, please take a look!
github.com/st-tech/ppf-conta…
IEEE Accessに採択されました!
システムと対話しながら最適化問題を解くという観点では「対話的最適化」と呼ばれる手法の一種とみなせるのですが、この研究では目の前の問題を最適化問題として「定式化」するまでの支援を主眼とする点で、従来の対話的最適化研究と異なります
人とAIが対話しながら最適化問題そのものを構築するフレームワーク「LAPPI」を提案しました。🗣️ユーザは自然言語で要望を入力🧠LLMが候補・スコア・制約を生成 → 最適化可能な問題として定式化
@sharp_computer (主著者)と @manami_bunbun のインターン時の成果です。共著:@bravery_ @Tdash_Koz





















