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CGへの扉 Vol.49:AI時代の勝者NVIDIA #GTC2023 レポート

2023.4.18アート

CGへの扉 Vol.49:AI時代の勝者NVIDIA #GTC2023 レポート

NVIDIA GTC 2023 基調講演より

近年のAI技術の躍進を支えるグラフィックスチップメイカーNVIDIAのプライベートカンファレンスNVIDIA GTC 2023(GPU Technology Conference 2023)が2023年3月21日~24日の4日間、完全オンラインで開催されました。会期中は650以上のセッションやイベント、パネルディスカッションが行われ、NVIDIA CEOのジェン・スン・フアン氏とOpenAIの共同創業者であるイリヤ・スツケヴェル氏との対談、DeepMindのデミス・ハサビス氏、Stability AIのエマド・モスターク氏などによる講演など、コンピュータグラフィック関連はもとより、AI関連のセッションも数多く企画されていました。

NVIDIA GTC:基調講演や他のセッションのアーカイブも見られます(要登録・無料。4月中旬まではイベントサイトから。その後はNVIDIA On-Demandで見られます)
https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/keynote/

GTC基調講演には、黒いレザージャケットで知られるNVIDIA CEO ジェン・スン・フアン氏が登場し、約1時間20分にわたって流暢なプレゼンテーションが行われました。たぶん事前収録・編集済の映像と思われますが、あまりにも流暢なのでAIで作られたバーチャルヒューマンなのかと思えたほどです。

まずはGTC 2023注目の発表を短くまとめたデモ動画に注目です。

I AM AI / NVIDIA GTC 2023 Official Keynote Intro

AIが3DCG、医療分野、映像制作、ロボット、文書作成、天体観測や翻訳、音声合成、プログラミングなどさまざまな分野に広がっていることを解説しています。

・Runway Optimizing AI Image and Video Generation Tools Using CV-CUDA

Runway社はNVIDIAのGPUを効率よく利用するライブラリ環境CV-CUDAを利用して画像生成、映像生成ツールGen-1の機能活用・拡張に用いています。

・NVIDIA NeMo Service | Boosting Enterprise Productivity with Customized Generative AI Models

NVIDIA NeMoサービスにより、個別用途にカスタマイズされた生成系AIモデルの活用が可能に。

・NVIDIA Picasso, a Cloud-Based Generative AI Service for Creating Images, Videos, and 3D Applications

NVIDIA Picassoは、画像・動画・3Dアプリケーションを作成するクラウドベースの生成系AIサービスです。

NVIDIA GTC 2023より、AI関連の注目セッションの紹介

The Future of Generative AI in Architectural Design Practices(建築設計実務における生成系AIの将来性)

https://www.nvidia.com/ja-jp/on-demand/session/gtcspring23-s52133/

Apple本社を設計したFosters+Partnersや、新国立競技場の建築デザインで話題になったZaha Hadid Architectsなど、世界トップクラスの建築デザイン事務所や建築エンジニアリング、建設関連ツール開発会社のメンバーたちが、建築における生成系AIの将来について議論したパネルセッションです。

ディスカッションに参加した面々。建築事務所以外からはデジタルアーティスト、Autodesk、NVIDIAより
Zaha Hadid Architects で画像生成AIを試してみた事例(もともとZahaのデザインは曲線的でAIっぽい?)
Zaha Hadid Architectsが手がけたVRメタバース上の建築デザイン
Fosters+Partnersの事例。大量の建築デザインパターンを画像生成AI Midjourneyに出力させ、検討した
Fosters+Partnersの事例。建築デザインのパース画の合成用背景を素早く作成する手段として画像生成AIを活用

3D by AI: Using Generative AI and NeRFs for Building Virtual Worlds(AIによる3D:生成系AIとNeRFを用いた仮想世界の構築)

*NeRF:Neural Radiance Fields 視点を自由自在に動かせる画像の生成技術

https://www.nvidia.com/ja-jp/on-demand/session/gtcspring23-s52163/

工場や倉庫、リアルな街並みなどといった仮想世界を構築するにはとても手間がかかります。
NeRFを活用して現実世界のスキャンデータを活用し、さらに三次元形状に特化した生成系AIを活用することで、仮想空間内のオブジェクトや素材の制作をスピードアップさせることができます。オープンワールドのゲーム空間の構築にも役立つ技術です。NVIDIAのシミュレーションAI担当のガブリエル・ステイト氏による講演です。

3Dスキャンから構築した空間に、3Dスキャンで生成したオブジェクト(ここでは車)を配置していく例
形状データと(まったく関係の無い)素材データを合成し、実在するような3D表現が可能に
三次元形状のどこがどの部分に対応するのかを解析しておくことで、ただの写真からでも3D形状に反映させられる
それぞれが似通った装備、身体的特徴を持っていながら、それぞれが異なる人物である表現が可能な群衆モデルの生成

AI Fundamentals for Building Intelligent, Interactive Digital Humans(知的でインタラクティブなデジタルヒューマンを構築するためのAIの基本原則)

https://www.nvidia.com/ja-jp/on-demand/session/gtcspring23-s51676/

3Dキャラクターに生き生きとした動きを与えて命を吹き込むにはどうしたら良いのか?対峙している相手にとって説得力のあるアバターを生成するにはどうしたら良いのか?「不気味の谷」と呼ばれるリアルすぎるが故の違和感をどう避ければ良いのか? こうした課題を対峙しつつデジタルヒューマンの生成について、最新ノウハウを共有するセッションです。NVIDIAの副社長カーシック・アイヤー氏、製品マーケティングマネージャーステファニー・ルヴィンシュタイン氏による講演。

バーチャルヒューマンの生成にはいくつかの段階があり、画像を変形させるだけの単純なものから、音声に応じて表情や口元を変化させるもの、人間固有のブレや、曖昧な表情の動きなどを模倣していくことで、違和感のないアバターが制作できるとのこと。

バーチャルヒューマンとして作られた NVIDIA CEO ジェン・スン・フアン氏
ライブポートレイト(動く自画像)と呼ばれる動画の動きをもとに画像を変化させるだけのもの
もうじきリリース予定の、バーチャルアバター作成ツール。部品やテンプレートを集めて自分用アバターを作成

Emerging Tech in Animation Pre-Production(アニメーションのプリプロダクションにおける新たな技術)

https://www.nvidia.com/ja-jp/on-demand/session/gtcspring23-s52298/

ソニー・ピクチャーズ アニメーションでは、数多くのフルCG映画作品、最近ではNetflix作品を制作しています。そういった映像制作で、実際の制作に入る前の準備作業であるプリプロダクションや、ストーリを検討している段階などで、どうAI技術が活用でき、映像制作のワークフローにどのような効果や影響があるのかを探っている最中だそうです。ソニー・ピクチャーズアニメーションよりイオティス・カサンバス氏の講演。

1本の映画の製作のために長さの10倍のストーリーボードを用意し、約2000回の書き直しが行われる
コンセプトアートの制作にスケッチから画像を生成できる NVIDIA Canvas(旧GauGAN)の活用
2D画像から3D形状の生成のためにKAEDIMの活用
手軽で簡易的なモーションキャプチャとしてソニー製のmocopiに期待しているそう

How Generative AI will Transform the Fashion Industry(生成系AIはファッション業界をどう変えるか)

https://www.nvidia.com/ja-jp/on-demand/session/gtcspring23-s51340/

Generative AIがファッション業界にどのような影響を与え、ファッション業界のクリエイターたちがどのように生成系AIツールを活用し始めているのか、実際にツールを活用したデザイン制作を進めているファッションデザイナーからの情報提供セッションです。最先端のファッションデザイナーたちが Generative AIを「驚異」としてではなく、自らのクリエイティビティのスピードやバリエーションを強化する手段として利用している印象的な事例が数々紹介されています。

いろいろな形状や素材を手軽に試してみることができる
一気に多数のバリエーションを用意し、比較検討が容易になる
自動生成したテキスタイル(素材や模様)
人があまり思いつかないような造形や素材の活用を試す

Generating Modern Masterpieces: MoMA Dreams Become a Reality(現代の名画を生み出す: MoMAの夢を現実に)

https://www.nvidia.com/ja-jp/on-demand/session/gtcspring23-s52060/

ニューヨーク近代美術館のデータアーカイブではAIが活用されています。AIによるリアルタイム性の高いモダンアート作品の解説と、過去のテクノロジーと比較して、現在のアーティストがどのようにAIを使用しているかが紹介されています。AIを活用した新しいタイプの作品についてアートコミュニティの反応や、このようなAIアートが今後アーティストやそのメディアに与える影響についてもディスカッションされています。

ニューヨーク近代美術館(MoMA)のキュレーター、メディアアーティストほか

AI-Powered Visual Effects with Wonder Dynamics(Wonder DynamicsによるAIを駆使したビジュアルエフェクトの実現)

https://www.nvidia.com/ja-jp/on-demand/session/gtcspring23-s52567/

Wonder Dynamicsはテレビや映画など、ハイクオリティな映像制作に特化したAIスタートアップです。映画監督のスティーブン・スピルバーグ氏ほか、2000億円を超える多数の投資を集め、AIによって映像制作のプロセスを革新させるWonder Dynamicsは「凄い」という噂ばかりが先行し、詳細が不明でした。本セッションでは人工知能を使用して、VFXとCG制作のプロセスをより速く、より効率的にし、映画・テレビ業界におけるAIの可能性や、作品の作り方、コンテンツの消費の形態がどのように変わるのかが議論されています。

Wonder Dynamicsの創業者兼CEOのニコラ・トドロヴィク氏、創業者兼社長のタイ・シェリダン氏による講演です。講演の中ではWebブラウザベースで動作する Wonder Studioというツールが紹介されています。大規模なスタジオや機材が必要なモーションキャプチャを必要とせず、フレーム単位での制作の必要もなく、従来の映像制作のワークフローを短縮したり省略して制作を進められるようになってきています。

もととなる実写の映像素材
映像素材をWonder Studioで素早くCGのキャラクターに置き換える
映像素材をWonder Studioで素早くCGのキャラクターに置き換える

NVIDIAの独走と、今後の勝者は?

人工知能のことを対岸の火事的にとらえていた業種や業界も、ChatGPTの登場によりにわかにAIとは無関係ではいられなくなりました。ChatGPTの根幹である大規模言語モデルを生成するために膨大なコンピューティングリソースが用いられました。これらのコンピューティングリソースに欠かせないのはGPU搭載のコンピューティング環境です。GPUを研究開発し、市場に製品をリリースしている企業はNVIDIA以外にもAMD(2006年にATIを買収)、Intelが存在しますが、ことAI関連のコンピューティング環境においては、NVIDIAが一人勝ちの様相です。2015年には5ドル程度だったNVIDIAの株価は現在270ドルと、50倍を超えています。

ChatGPTの注目は、その言語モデルの巨大さによる性能とともに、間違った答えを導出しないように工夫している数十名の研究者チームや、人手による回答精度の向上作業、投資を受けているMicrosoft社の豊富なコンピューティングリソースの活用など様々な要因があります。数年後、トップを走っているのは、また違う企業、違う人工知能技術かもしれません。どの業種からも、とうぶん目が離せない領域になってきたことは確かです。

本連載の今後の予定:「CGへの扉」では、単なるAIの話題とは少し異なり、CG/VFX, アートの文脈から話題を切り取り紹介していきます。映像制作の現場におけるAI活用や、AIで価値が高まった先進的なツール、これからの可能性を感じさせるような話題、テクノロジーの話題にご期待ください。なにか取り上げて欲しいテーマやご希望などがございましたら、ぜひ編集部までお知らせください。

CGへの扉

Vol.48:頭の中を映像化

Vol.47:Gen-1登場。映像が映像を作る時代に

Vol.46:AIを活用したCG論文紹介 #SIGGRAPHAsia2022 より

Vol.45:大規模言語モデルChatGPTは仲間?ライバル?

Vol.44:AdobeMAX2022開催。SneaksよりAI活用の方向性を知る

Vol.43:AI絵師は3DCGの領域へ

Vol.42:現代の呪文promptが生み出すAIとの新しい関係性

Vol.41:AIが促進させるCG研究。SIGGRAPH2022論文より

Vol.40:知見の宝庫。MITの機械学習オンラインコース

Vol.39:言葉から生み出されるアートとは?

Vol.38:AIで作りAIで届ける映像作品

Vol.37:NVIDIA GTC 2022 レポート/アートとAIの視点で

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Contributor:安藤幸央

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