プロシージャルアセット生成

手動では対応に多大な時間を要してしまう大量のアセット生成も、プロシージャルなパイプラインを構築することで自動化できます。広大な自然地形や都市部の建物群、機械学習用の教師画像など、スケールの大きな案件に対して現実的なワークフローを実現します。

形状の大きさ・位置・角度、色彩、劣化状態、天候条件など、生成に関わる要素をパラメーターとして設定できます。同じ仕組みから複数の異なるバリエーションを生み出せるため、手作業では得られない多様性と一貫したクオリティを両立します。

ノードベースのプロシージャル構造は、パラメーターを変更するだけで結果全体に反映されます。仕様変更や条件追加が発生しても、工程を再設計することなく柔軟に対応できます。

地理座標や点群データなど、もとの計測・設計データが持つ位置情報の精度を維持したまま、外観や属性情報を自動付与します。生成後のアセットを他のデータと重ね合わせて使う用途でも、品質を担保できます。

テクスチャを持たない箱型の都市モデル（LOD1）に対して、建物の高さや側面幅などの形状情報からファサードをルール演算で自動生成します。元モデルの位置情報品質を保ちながら、軽量なテクスチャ付き3Dモデルとして大量の建物を一括整備できます。

点群やフォトグラメトリ由来のDEMデータをゲームエンジン対応のハイトマップへ変換し、地表の分類に応じてマテリアルを設定します。樹木などの配置にはプロシージャルな配置ツールを用い、サイズやテクスチャにランダム性を加えることで自然さながらのリアリティを実現します。

道路・建物・標識・車両などのアセットを合成して景観データを生成し、深層学習アルゴリズムの検証用教師データとして活用します。天候・時刻・経年劣化（錆・かすれ・退色）といった条件もパラメーターで制御でき、実写では収集困難なシーンのデータを効率的に量産できます。

線傷・打痕・割れ（クラック）などの不良形状を、大きさ・深さ・位置・角度などのパラメーターで自由に設定してCG生成します。素材はテクスチャの差し替えで対応でき、発生頻度が低い不良も含めた大量の教師データを短時間で生成できます。

人種・年齢・骨格・肌色・表情・髪型など、顔に関わる要素をパラメーターで制御し、ほぼ無限のバリエーションを持つ人物CGを生成します。ドライバーモニタリングシステムや表情認識AIの教師データ、ゲームのアバター制作など幅広い用途に対応します。