GPUとグラフィックスAPIの進化に伴い、グラフィックスエンジニアが直接、ニューラルネットワークを使って従来のグラフィックス処理を高品質化、最適化することが可能になっています。
しかし、機械学習、ニューラルネットワークの応用という新しい取り組みにはまず、理論の理解と実装への落とし込みのための、着実な学習が必要になります。
そこで本セッションでは、①ニューラルシェーディングに取り組むにあたって最低限必要な機械学習とニューラルネットワーク基礎理論、②学習と推論を行うための実践的なツールとライブラリの利用方法、③ランタイムで自作のシェーダを用いた推論処理、の3つを順に解説します。
2025年のSIGGRAPHで発表されたニューラルシェーディングコースを参考に、日本語で、よりわかりやすく、1時間の枠で概要の理解と実践のための「最初の階段」を登ることを目的とした入門講演です。
講演者プロフィール
林 秀一
いくつかのゲーム会社を経て、2015年に株式会社Cygamesへ合流。内製ゲームエンジンの開発においてグラフィックスリードエンジニアを務める。加えて、既成エンジンを用いたプロジェクトでのグラフィックス分野におけるテクニカルディレクション、各種カンファレンスでのグラフィックス技術情報の収集・共有、グラフィックスエンジニアの育成など、一貫してゲームグラフィックス領域に携わる。
《講演者からのメッセージ》
グラフィックス分野におけるAI関連ライブラリの普及と進化は目覚ましいものがありますが、個々のエンジニアがニューラルネットワークを用いた独自の実装を行う例も増えています。本セッションが、そのような実装にチャレンジするきっかけとなれば幸いです。
