大阪大学の矢吹信喜教授らの研究グループは２１日、プロモージャルモデリングと深層学習による画像変換技術を用いることで、現実らしい架空の景観画像を自動的に生成する方法を開発したと発表した。深層学習に用いるデータセットの作成コストの大幅な削減が期待されている。

これまで深層学習に用いるデータは人が手作業で作成する方法がほとんどで、多くのコストがかかってきた。そこで、近年、仮想物体や３次元デジタルツインモデルと画像を組み合わせた「データセット生成法」が提案されてきた。だが、これらの既存法はデータの集合体を自動的に作成できるが、実在する都市データを事前に用意する必要があり、作れるデータのバリエーションが有限であるという課題があった。

研究グループはこうした課題を解決するために、非現実都市の３次元モデルデータを生成できるデータ変換技術と現実的な画像を得るための深層学習の画像変換技術を組み合わせた「合成データ自動生成法」を開発した。

グループの福田知弘准教授は「研究成果が生活の質向上に向けて、町づくりや景観・環境アセスメント分野をはじめとする社会実装や、建築・建設分野のDXに関する産業化につながれば幸いだ」とコメントしている。