メディアテクノロジーシリーズ 1<br> 3DCGの数理と応用

個数:1
紙書籍版価格
¥4,290
  • 電子書籍
  • ポイントキャンペーン

メディアテクノロジーシリーズ 1
3DCGの数理と応用

  • 著者名:三谷純【編】/高山健志/土橋宜典/向井智彦/藤澤誠
  • 価格 ¥4,290(本体¥3,900)
  • コロナ社(2023/12発売)
  • GW前半スタート!Kinoppy 電子書籍・電子洋書 全点ポイント30倍キャンペーン(~4/29)
  • ポイント 1,170pt (実際に付与されるポイントはご注文内容確認画面でご確認下さい)
  • ISBN:9784339013719

ファイル: /

内容説明

3DCG技術を高度に使いこなし,さらに発展させるため,その基礎を支える技術を理解できるように,モデリング・レンダリング・キャラクタアニメーション・物理シミュレーションの4つの基礎要素に分け,それぞれ章ごとに解説した。

目次

1.サーフェスメッシュによる形状処理
1.1 序論
 1.1.1 サーフェス形状の表現方法
 1.1.2 ポリゴンメッシュによる形状表現
 1.1.3 ポリゴンメッシュ処理のためのデータ構造
 1.1.4 本章の構成
1.2 スムージング
 1.2.1 一様ラプラシアンと前進オイラー法によるスムージング
 1.2.2 後退オイラー法による数値的に安定なスムージング
 1.2.3 表面積または体積の保存による縮退の防止
 1.2.4 一様ラプラシアンの問題点
 1.2.5 余接ラプラシアンの導出
 1.2.6 平均曲率フロー
1.3 UV展開
 1.3.1 境界を固定する方法
 1.3.2 境界を固定しない方法
1.4 変形
 1.4.1 調和関数に基づく変形
 1.4.2 As-Rigid-As-Possible変形アルゴリズム
 1.4.3 EARAPの修正
1.5 おわりに

2.レンダリング
2.1 序論
2.2 陰影計算
 2.2.1 反射特性
 2.2.2 光源の種類と輝度計算
2.3 大域照明
 2.3.1 レンダリング方程式
 2.3.2 ラジオシティ法
 2.3.3 パストレーシング法
 2.3.4 フォトンマップ法
2.4 事前計算付き高速レンダリング
 2.4.1 イメージベースドライティング
 2.4.2 事前計算付き高速輝度計算
2.5 光の散乱現象
 2.5.1 光の散乱
 2.5.2 最も簡単なモデル
 2.5.3 一次散乱モデル
 2.5.4 多重散乱モデル
 2.5.5 さまざまな散乱現象の表現例
2.6 高度なレンダリング技術
 2.6.1 深層学習とレンダリング
 2.6.2 微分レンダリング
2.7 おわりに

3.キャラクタアニメーション
3.1 序論:
3.2 キャラクタアニメーションの基礎
 3.2.1 スケルトン法
 3.2.2 ジョイント階層構造
 3.2.3 ワールド座標系とローカル座標系
 3.2.4 座標変換とワールド姿勢
 3.2.5 ローカル姿勢
 3.2.6 フォワードキネマティクス
 3.2.7 ポーズとモーション
3.3 インバースキネマティクス
 3.3.1 四肢向けの解析的手法
 3.3.2 勾配降下法の応用
 3.3.3 二次計画問題としての定式化
 3.3.4 発見的手法
3.4 モーション変形
 3.4.1 アニメーションカーブの編集
 3.4.2 インバースキネマティクスの応用
 3.4.3 時空間最適化手法
3.5 データ駆動型モーション編集
 3.5.1 ノンパラメトリック回帰法のIK応用
 3.5.2 潜在空間モデルのIK応用
 3.5.3 ニューラルネットワークの応用
3.6 おわりに

4.物理シミュレーション
4.1 序論
4.2 剛体シミュレーション
 4.2.1 剛体とは
 4.2.2 衝突検出と衝突応答
 4.2.3 衝突検出の高速化
4.3 弾性体シミュレーション
 4.3.1 弾性体と塑性体
 4.3.2 力学的なシミュレーション手法
 4.3.3 位置ベース法
4.4 流体シミュレーション
 4.4.1 流体の性質とナビエ・ストークス方程式
 4.4.2 格子/メッシュベース手法
 4.4.3 粒子ベース手法
 4.4.4 その他の流体シミュレーション手法
4.5 その他の自然現象シミュレーション
4.6 おわりに

引用・参考文献
索引

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

株式会社 コロナ社

0
コロナ社HPより抜粋 https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339013719/ 本書を構成する4章全てにおいて、発展的話題の一つとして深層ニューラルネットワークの活用が取り上げられている点が、最近の3DCG研究の動向を反映していると感じた。直近のSIGGRAPHの研究報告をみても何らかのAI、機械学習的手法を用いたものがかなりの割合を占めており、しばらくはこの傾向が続くと予想される。~2023/07/18

外部のウェブサイトに移動します

よろしければ下記URLをクリックしてください。

https://bookmeter.com/books/21310733
  • ご注意事項