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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-30 10:30 シーン記述にもとづく局所制御可能な潜在拡散モデルを用いた画像の経年変化シミュレーション ○福島光貴（筑波大）・ハオ グオチン（青学大）・飯塚里志・福井和広（筑波大）  PRMU2025-32 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，単一画像から物体の経年変化を連続的に自動合成する，拡散モデルベースの新たな経年変化シミュレーション手法を提案する．従来の物理ベース手法や拡散モデルによる画像編集は，特定の劣化現象しか扱えない，手動の物体抽出やプロンプト設計が必要，シーンの構図や物体の形状が不自然に変化しやすい，経年変化度合いを連続制御しにくいといった問題があった．提案手法では，視覚言語モデルを用いて入力画像のシーン記述および経年変化記述を自動抽出し，このシーン記述と画像エッジから元画像を再構成できるように潜在拡散モデルをパーソナライズする．このパーソナライゼーションモデルに対し，経年変化記述および画像エッジを条件として与え，逆拡散過程におけるノイズ付加量を非線形に制御する．これにより，物体のアイデンティティを保持したまま外観が徐々に経年変化していく様子を再現することが可能となる．さらに，条件付けする記述を変更することで，経年変化した物体を元の状態へ復元する退行シミュレーションにも適用可能であることを示す． |
| （英） | We propose a diffusion-based framework that synthesizes continuously time-evolving weathering effects from a single image. Existing physics-based and diffusion-based editing methods are limited to specific degradation types, require manual masks and prompt engineering, often distort scene layout and object identity, and offer poor continuous control over the degree of weathering. Our method uses a vision–language model to automatically extract a scene description and a weathering description from the input image, and personalizes a latent diffusion model to reconstruct the original image from the scene description and image edges. Given the personalized model, we condition it on the weathering description and image edges and nonlinearly control the noise level in the reverse diffusion process, enabling continuous synthesis of time-evolving appearances, including both progression and regression, while preserving object identity. | |
| キーワード | （和） | 潜在拡散モデル / 画像経年変化 / 視覚言語モデル / 画像編集 / / / / |
| （英） | latent diffusion models / image-based weathering / vision-language models / image editing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 348, PRMU2025-32, pp. 43-48, 2026年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-32 | |
| 発行日 | 2026-01-22 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2025-32 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM VRSJ-SIG-MR MVE |
| 開催期間 | 2026-01-29 - 2026-01-30 |
| 開催地（和） | 大阪大学 豊中キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | CV/PR/XR技術のためのLLM応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2026-01-PRMU-CVIM-SIG-MR-MVE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | シーン記述にもとづく局所制御可能な潜在拡散モデルを用いた画像の経年変化シミュレーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Time-Evolving Appearance Synthesis via Image-Derived Scene Descriptions with Locally Controllable Latent Diffusion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 潜在拡散モデル / latent diffusion models |
| キーワード(2)（和/英） | 画像経年変化 / image-based weathering |
| キーワード(3)（和/英） | 視覚言語モデル / vision-language models |
| キーワード(4)（和/英） | 画像編集 / image editing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福島 光貴 / Koki Fukushima / フクシマ コウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ハオ グオチン / Guoqing Hao / ハオ グオチン |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯塚 里志 / Satoshi Iizuka / イイズカ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福井 和広 / Kazuhiro Fukui / フクイ カズヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-30 10:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-32 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.348 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-22 (PRMU) |
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