採択者の声

木村氏が取り組むのはGenerative Adversarial Network（GAN）と呼ばれる今注目を集める領域の研究だ。GANは画像生成を中心に大きな成功を収めており、スタイル変換や画像補完などが応用として有名だが、木村氏はGANにより実際には撮影されていない周辺映像の補完技術の研究を進めている。「この技術を使って周辺視野部分を提示することで、没入感を増幅するという、古典的な課題の解決につなげることができるのではないかと考えました」。例えば、既存の映像コンテンツをVR映像として楽しむことや、高画質のVR映像をライブストリーミングすることが可能になるだろう。

これまでに山や海中などの自然風景や、テレビドラマなどを用いた周辺映像生成にチャレンジしてきた木村氏。現在は、通常の映像作品を360°視野の作品に拡張することにも挑戦している。今後は「周辺視野の提示が映画作品やライブ映像への没入感にどう影響するのか調べたい」と研究の目標を語ってくれた。機械学習環境のオープンソース化は、学術研究の発展のみならず、新たなエンターテインメントの開拓をも加速させていく。