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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-05-21 13:50 StreamDiffusionを用いた3DCGアバターの超低遅延高画質化とメタバース空間におけるリアルタイム画質評価 ○河畑則文（金沢大）  IMQ2026-3 |
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| 抄録 | （和） | 2020年代初頭より普及が進むメタバース空間において，インタラクションと没入感を高めるため，高品質な3DCGコンテンツのリアルタイム生成と配信が不可欠となっている．しかし，従来の拡散モデルを用いた高画質化は計算コストが高く，インタラクティブな仮想空間において致命的となる大きな遅延が発生するという課題がある．本稿では，連続的な超高速画像生成を可能とするStreamDiffusionを導入し，メタバース空間内の軽量な3DCGアバターを超低遅延で高画質化するリアルタイム描画システムを提案する．さらに，本システムにおいてリアルタイム性を担保する際の処理速度（遅延時間）と，それに伴う生成画像の品質劣化のトレードオフについて，客観的評価および人間の視覚特性を反映した学習ベースの画質評価指標を用いて検証する．これにより，インタラクションの快適性と高画質を両立するための，メタバース空間における最適な画質評価の要件を考察する． |
| （英） | In the metaverse, which has been gaining traction since the early 2020s, the real-time generation and delivery of high-quality 3D CG content has become essential for enhancing interaction and immersion. However, using conventional diffusion models for image upscaling is computationally intensive and results in significant latency, which can be fatal in interactive virtual environments. In this paper, we introduce StreamDiffusion, a technique that enables continuous ultra-high-speed image generation, and propose a real-time rendering system that enhances the visual quality of lightweight 3D CG avatars in metaverse spaces with ultra-low latency. Furthermore, we will verify the trade-off between processing speed (latency) required to ensure real-time performance in this system and the resulting degradation in image quality, using objective assessments and machine-learning-based image quality metrics that reflect human visual characteristics. Accordingly, we examine the requirements for optimal image quality assessment in metaverse spaces to achieve both comfortable interaction and high image quality. | |
| キーワード | （和） | メタバース / 3DCG / 画像生成AI / 拡散モデル / リアルタイム処理 / 画質評価 / / |
| （英） | Metaverse / 3D CG / Image Generative AI / Diffusion Model / Real-Time Processing / Image Quality Assessment / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 31, IMQ2026-3, pp. 11-16, 2026年5月. | |
| 資料番号 | IMQ2026-3 | |
| 発行日 | 2026-05-14 (IMQ) | |
| 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 | IMQ2026-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ |
| 開催期間 | 2026-05-21 - 2026-05-21 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | イメージメディア・クオリティ、一般 |
| テーマ（英） | Image Media Qualitym etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IMQ |
| 会議コード | 2026-05-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | StreamDiffusionを用いた3DCGアバターの超低遅延高画質化とメタバース空間におけるリアルタイム画質評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Ultra-Low-Latency and High-Quality Rendering of 3D CG Avatars Using StreamDiffusion and Real-Time Image Quality Evaluation in Metaverse Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | メタバース / Metaverse |
| キーワード(2)（和/英） | 3DCG / 3D CG |
| キーワード(3)（和/英） | 画像生成AI / Image Generative AI |
| キーワード(4)（和/英） | 拡散モデル / Diffusion Model |
| キーワード(5)（和/英） | リアルタイム処理 / Real-Time Processing |
| キーワード(6)（和/英） | 画質評価 / Image Quality Assessment |
| 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） | 河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-05-21 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IMQ |
| 資料番号 | IMQ2026-3 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.31 |
| ページ範囲 | pp.11-16 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-05-14 (IMQ) |
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