「SIGGRAPH 2026」は、2026年7月19日～23日までロサンゼルスで開催される、コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術に関する世界最高峰の国際会議です。
SIGGRAPH 2026 公式Webサイトより：https://s2026.siggraph.org/
■「SIGGRAPH 2026」 Technical Paper (Conference paper)部門
論文タイトル：
”Object-Space Analysis of Local Contrast Sensitivity for Hierarchical Representations of 3D Gaussians”
著者（所属）：
吉井 碧人（東京科学大学）、齋藤 豪（東京科学大学）、澤山 正貴（北海道大学・プロメテックCGリサーチ）、土橋 宜典（北海道大学・プロメテックCGリサーチ）
概要：
3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently attracted considerable attention as an efficient representation for high-quality novel-view synthesis. However, 3DGS typically relies on a large number of Gaussian primitives, making perceptually informed level-of-detail control essential for balancing visual quality and rendering efficiency. In this paper, we present an object-space analysis framework of contrast sensitivity for 3D Gaussian representations. By exploiting the analytical Fourier transform of Gaussian primitives and the projection-slice theorem, we estimate the spatial frequency response of projected Gaussians without explicit rasterization. This enables direct perceptual assessment of Gaussian primitives in object space under given viewing conditions. As an application of this analysis, we integrate the proposed perceptual assessment into a hierarchical 3DGS representation and realize a foveated rendering scheme that selects appropriate Gaussian levels at runtime using simple comparisons. Experimental results on real-world scenes demonstrate that the proposed method preserves visual quality while reducing rendering cost compared to full-quality rendering.
Our method (center) generates novel views with perceptual visual quality comparable to the reference image rendered using all level-0 Gaussians (left), while visualizing the selected levels of detail (right)
■「SIGGRAPH 2026」 Poster部門
論文タイトル：
”Procedural Modeling of Wood Decay and Insect Damage for Generating Building Inspection Training Data”
著者（所属）：
柳井優希（東洋大学），石川知一（東洋大学，プロメテックCGリサーチ）
概要：
In building maintenance, structural damages such as white rot and beetle infestations are critical, yet collecting sufficient photographic training data in the field remains severely challenging due to their rarity. We propose a procedural modeling approach utilizing computer graphics techniques to artificially generate robust training datasets for these scarce damage types. We implemented a stochastic reaction-diffusion simulation for white rot and an ABM for termite tubes, then evaluated sim-to-real transferability using real photographs. Results confirm measurable adaptation to real photographs without any real training data, validating CG simulation as a means to compensate for data scarcity.
合成画像のみで学習したモデルによる、実写画像の損傷検出結果（各損傷タイプの最良例）。左から白色腐朽・シロアリ蟻道・甲虫被害。各組は入力画像（Input）、正解領域（GT）、検出結果（Result、赤色が検出した損傷領域）を示す。実写データを一切用いずとも、3種類いずれの損傷も領域を捉えられている
（IoU= 0.718／0.619／0.829）
■「SIGGRAPH 2026」 Poster部門
論文タイトル：
”A DEM-Integrated Stream-Function Solver for Simulating Sand Motion in Liquid-Bubble Flows (Invited to Technical Papers interactive discussion) ”
著者（所属）：
黒澤 悠真（法政大学），増渕 薫乃（法政大学），佐藤 周平（法政大学・プロメテックCGリサーチ）
概要：
We present a DEM-integrated stream-function solver for simulating sand motion in liquid-bubble flows. In computer graphics, prior work has extensively explored multiphase simulations of liquids and gases, as well as coupled simulations of liquids and sand. However, scenarios in which bubbles and sand coexist within a liquid have received relatively little attention. To address this problem, we combine a stream-function-based fluid solver with the discrete element method (DEM). A key advantage of the stream-function formulation is that it can reproduce gas motion as well as liquid motion without requiring additional processing. Leveraging this property, we integrate DEM for sand dynamics into the solver, accounting for forces exerted by the liquid on sand particles and for collisions between sand particles and moving bubble interfaces. Through example simulations, we show that the proposed solver produces plausible underwater sand motion and sand-bubble collision behavior.
発表情報URL：
https://s2026.conference-schedule.org/presentation/?id=pos_142&sess=sess432
プロメテックCGリサーチについて
プロメテックが所管するコンピュータグラフィックス研究所「プロメテックCGリサーチ」は、コンピュータグラフィックスの研究開発、新たなコンテンツ・サービス等の開発を進める研究機関です。プロメテックはこれまでも、「Computational Reality -計算科学でつくるよりよい未来」をビジョンとして、シミュレーション技術を中心に、CGやAIといった関連分野においても様々な新しい技術の開発に取り組んでまいりました。「プロメテックCGリサーチ」の所長である西田友是氏は、CG界のノーベル賞とも呼ばれているスティーブン・A・クーンズ賞（The Steven A. Coons Award）をアジアで唯一の受賞した研究者です。西田氏が考案した「ラジオシティ法」は、今や全てのコンピュータグラフィックス作品やゲームソフトに用いられる基盤技術となっています。今後も豊富な経験を背景として、精力的な研究活動を続けてまいります。
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プロメテック・ソフトウェア株式会社について
プロメテック・ソフトウェアは、日本発のシミュレーション技術の事業化とそのグローバル展開により、計算科学で世界一の産学協創テック企業となることを目指して設立されました。
粒子法シミュレーション技術などの物理モデルの開発を中核に、HPC・GPGPU技術および可視化・CG技術を結集し、製造業界が目指す「高付加価値なものづくり」の実現に貢献しています。プロメテックのシミュレーション技術は、自動車・航空宇宙・船舶・機械・電機・電子・素材・化学・金属・建設・エネルギー・ヘルスケア・食品など、幅広い分野で活用されています。
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