Hiroyuki Sato / 佐藤浩之

3D Computer Vision and Graphics Engineer

コンピュータビジョン（CV）とコンピュータグラフィックス（CG）の研究開発に12年従事し，AR/VR，デジタルヒューマン，自動運転，Spatial AIなど多様な分野へ応用．特に3次元再構成技術に強みを持つ．

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Tokyo, Japan

職務経歴

株式会社T2　技術開発本部

ソフトウェアエンジニア

2024.11 — 2025.08

GNSS/IMU，LiDAR，カメラなど多様なセンサを搭載し，ROSライクなミドルウェア上に実装された輸送業向け大型トラック用自動運転システムを対象に，キャリブレーション， 3D地図作成，自己位置推定技術を開発
点群，メッシュ，Gaussian Splattingといった3D表現や，ベクターマップ形式のHDマップなど，多様な形式の3D地図を処理

華為技術日本株式会社（ファーウェイ・ジャパン）　東京研究所

シニアエンジニア

2019.05 — 2024.11

マルチビュー・マルチライティング画像から，アニメーション可能でフォトリアルなメッシュベースの顔アバターを3次元再構成するデジタルヒューマンスキャニングパイプラインを開発［2023 - 2024］
人間の毛髪を1本1本のレベルで 3次元再構成する手法Dr.Hairを開発し，その成果をCVPR 2024にて発表［2022 - 2024］
単眼Visual SLAMとDressiを活用し，手持ちスマートフォン1台で撮影から計算まで行い，形状とPBRマテリアルを再構成する3Dスキャンアプリを開発［2022 - 2023］
Vulkan実装による世界最速かつマルチプラットフォーム対応の微分可能レンダラDressiを開発し，その成果をEurographics 2022で発表［2019 - 2022］
犬などの四肢動物ペットの動的動作を対象に，メッシュのテンプレートモデルとNeRFを組み合わせて，アニメーション可能な形式での3次元再構成技術を開発［2019 - 2022］
Cyberverse（HuaweiのARプラットフォーム）のために，人間の全身や屋内環境など様々な対象向けの3次元再構成技術を開発［2019］
P30Pro用ARメジャーアプリを開発［2019］
世界中の大学やスタートアップと連携し共同研究を推進

エンジニア

2017.01 — 2019.05

お気に入りのおもちゃを3Dスキャンし，ARで生き生きとアニメーションさせる3D Live MakerアプリをMate20Pro［2018］およびP30Pro［2019］向けに開発
Mate20Pro向けに3Dポートレートリライティング機能を開発［2018］
HonorV10発表会向けに顔の3次元再構成技術を開発［2017］

キヤノン株式会社　デジタルシステム開発本部

ソフトウェアエンジニア

2013.04 — 2016.12

MREAL（キヤノンのビデオシースルー型MRヘッドマウントディスプレイ）向けに，RGB-Dカメラを併用したリアルタイム3D手指姿勢推定技術のPoCを開発
卓上ARプロジェクションユーザインターフェースのPoCを開発し，Canon Expo 2015で発表

論文（査読付き）

Dr.Hair: Reconstructing Scalp-Connected Hair Strands without Pre-training via Differentiable Rendering of Line Segments

Yusuke Takimoto, Hikari Takehara, Hiroyuki Sato, Zihao Zhu, Bo Zheng

CVPR 2024 Conference, Highlight / Poster Acceptance rate: 23.6%, Highlight: 11.9% of the accepted papers

Website YouTube

Dressi: A Hardware-Agnostic Differentiable Renderer with Reactive Shader Packing and Soft Rasterization

Yusuke Takimoto, Hiroyuki Sato, Hikari Takehara, Keishiro Uragaki, Takehiro Tawara, Xiao Liang, Kentaro Oku, WAtaru Kishimoto, Bo Zheng

Eurographics 2022 Conference, Full Paper Jointly published in Computer Graphics Forum (CGF) Volume 41, Issue 2

Website YouTube

Improved Sampling Using Loopy Belief Propagation for Probabilistic Model Building Genetic Programming

Hiroyuki Sato, Yoshihiko Hasegawa, Danushka Bollegala, Hitoshi Iba

Swarm and Evolutionary Computation, Volume 23 2015 Journal

Paper

Learning Non-linear Ranking Functions for Web Search using Probabilistic Model Building GP

Hiroyuki Sato, Danushka Bollegala, Yoshihiko Hasegawa, Hitoshi Iba

IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2013 Conference

Paper Slide

Probabilistic Model Building GP with Belief Propagation

Hiroyuki Sato, Yoshihiko Hasegawa, Danushka Bollegala, Hitoshi Iba

IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2012 Conference

Paper Slide

発表（査読無し）

[Invited talk about CVPR 2024 paper] Dr.Hair: Reconstructing Scalp-Connected Hair Strands without Pre-training via Differentiable Rendering of Line Segments

Yusuke Takimoto, Hikari Takehara, Hiroyuki Sato, Zihao Zhu, Bo Zheng

MIRU2024, 招待講演•2024•Japanese

Website

微分可能レンダラのつくりかた～理論からVulkan実装まで～

佐藤浩之, 滝本佑介

Visual Computing 2023 (VC 2023), チュートリアル•2023•Japanese

Website Slide

三次元顔形状フィッティングのための多視点顔画像からのDense Landmark検出

糸井琢人, 武原光, 佐藤浩之, 岩本尚也, 郑波

Visual Computing 2023, ポスターセッション3•2023•Japanese

Website

Animatable NeRFを用いた四肢動物のアニメーション表現の検討

糸井琢人, 岩本尚也, 武原光, 佐藤浩之

第189回コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究発表会, スポットライト：口頭 + ポスター•2023•Japanese

Website

[Invited talk about Eurographics 2022 paper] Dressi: A Hardware-Agnostic Differentiable Renderer with Reactive Shader Packing and Soft Rasterization

滝本佑介, 佐藤浩之, 武原光, 浦垣啓志郎, 俵丈展, 梁笑, 奥健太郎, 岸本渉, 鄭波

Visual Computing (VC) 2022, 招待講演, 国際論文誌・学会採択論文招待セッション1 (レンダリング)•2022•Japanese

Website

3D LIVE MAKER: 好きなキャラクタに命を吹き込むまで

岩本尚也, 佐藤浩之, 鄭波

Visual Computing (VC) 2020, 応用論文•2020•Japanese

Website

確率モデル GP によるランキング学習の提案

佐藤浩之, ダヌシカボレガラ, 伊庭斉志

進化計算シンポジウム2012, Poster•2012•Japanese

Website Poster

Belief Propagation を取り入れた確率的関数進化アルゴリズム

佐藤浩之, 伊庭斉志

進化計算シンポジウム2011, Poster•2011•Japanese

Website Poster

特許

Japan

情報処理装置、その制御方法、プログラム、記憶媒体
JP6570376B22019
情報処理装置とその制御方法、プログラム、記憶媒体
JP6579866B22019
情報処理装置、及び、情報処理装置の制御方法、コンピュータプログラム、記憶媒体
JP2018181169A2018
情報処理装置、及び、情報処理装置の制御方法、コンピュータプログラム、記憶媒体
JP2018132319A2018
情報処理装置、システム、推定方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体
JP2018119833A2018
情報処理装置とその制御方法、プログラム、記憶媒体
JP2016071547A2016

Automatic photography composition recommendation
US12192618B22025
Semantic guidance for 3d reconstruction
US20230206550A12023
Information processing apparatus, method for controlling same, and storage medium
US20160093055A12016

PCT

Semantic guidance for 3d reconstruction
WO2022036661A12022
Automatic photography composition recommendation
WO2022036683A12022
3d reconstruction from an insufficient number of images
WO2021120052A12021
Keyframe selection for texture mapping wien generating 3d model
WO2020118565A12020

業務関連の公開情報

実在の人物をスキャンして作成したデジタルヒューマンをユーザの表情に合わせてリアルタイムにレンダリングするデモ

iPhoneのARKitでユーザの表情のブレンドウェイトを取得し，ラップトップPCに送信．ラップトップ上でリアルタイムに表情を反映したPBRレンダリングを実行．VC2023やMIRU2024などの国内学会におけるHuawei企業ブースで展示．

手持ちのスマートフォン1台で撮影から計算までを行い，3D形状とPBRマテリアルを再構成し，さらにリライティングを適用する3Dスキャンアプリ

単眼Visual SLAMでリアルタイムにカメラポーズを推定し，MVSによりスキャン中数秒遅れで密な3D点群を復元．スキャン後，点群をメッシュ化及びUV展開し，Dressiを用いた微分可能レンダリングでPBRテクスチャ（ベースカラー，ノーマル，ラフネス，メタリック）を最適化．この際，撮影時に点灯していたスマートフォンのライトを既知光源として活用．その後，点光源とIBLによるリライティングをインタラクティブなビューワ上で行う．スマートフォンGPU上での微分可能レンダリング実行デモはおそらく世界初．MIRU2022やVC2022などの国内学会Huawei企業ブースで展示．

Website

LYSA: Huaweiのデジタルヒューマン［2020］