特開 2024-97399 情報処理方法、情報処理装置、および情報処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024097399

(43)【公開日】2024-07-19

(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理装置、および情報処理システム

(51)【国際特許分類】

   G06T 19/00 20110101AFI20240711BHJP

【ＦＩ】

G06T19/00 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】17

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023000827

(22)【出願日】2023-01-06

(71)【出願人】

【識別番号】000002185

【氏名又は名称】ソニーグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100121131

【弁理士】

【氏名又は名称】西川 孝

(74)【代理人】

【氏名又は名称】稲本 義雄

(74)【代理人】

【識別番号】100168686

【弁理士】

【氏名又は名称】三浦 勇介

(72)【発明者】

【氏名】富士 晃成

【テーマコード（参考）】

5B050

【Ｆターム（参考）】

5B050BA09

5B050BA13

5B050CA07

5B050CA08

5B050DA10

5B050EA05

5B050EA07

5B050EA18

5B050EA28

5B050FA02

5B050FA09

5B050FA13

5B050GA08

(57)【要約】

【課題】３Ｄモデリングを容易に行う。
【解決手段】本技術の情報処理方法は、ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストを取得し、テキストに基づく第１のパラメータを生成し、第１のパラメータを用いてモデリング対象の３Ｄモデルを取得する。本技術は、例えば、街並みを３Ｄモデリングの対象とする情報処理システムに適用することができる。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストを取得し、
前記テキストに基づく第１のパラメータを生成し、
前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する
情報処理方法。

【請求項2】

前記テキストに基づいて、前記第１のパラメータを含むパラメータ分布を生成し、
前記第１のパラメータを前記パラメータ分布からサンプリングすることで生成する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項3】

前記パラメータ分布から前記第１のパラメータをサンプリングするためのシード値を取得し、
前記シード値に応じてサンプリングされた前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する
請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項4】

前記シード値は、前記ユーザにより入力される
請求項３に記載の情報処理方法。

【請求項5】

前記ユーザにより前記シード値が入力されなかった場合、前記シード値はランダムに生成される
請求項４に記載の情報処理方法。

【請求項6】

前記パラメータ分布は、前記テキストを入力とし、前記パラメータ分布を出力とする学習モデルが用いられて生成される
請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項7】

前記第１のパラメータは、前記モデリング対象となる環境と可動物体の少なくともいずれかに関する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項8】

前記テキストは、文字と音声の少なくともいずれかを用いて入力される
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項9】

前記テキストを解析し、
前記テキストの解析結果に基づいて前記第１のパラメータを生成する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項10】

前記テキストから前記モデリング対象の３Ｄモデルに関する要素を抽出し、前記要素と前記モデリング対象の３Ｄモデルの特徴量とのマッチングを行うことで、前記テキストを解析する
請求項９に記載の情報処理方法。

【請求項11】

前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを生成することで取得する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項12】

あらかじめ生成された複数の３Ｄモデルの中から、前記第１のパラメータを用いて生成された前記モデリング対象の３Ｄモデルを選択することで取得する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項13】

前記第１のパラメータとともに、あらかじめ計算された第２のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項14】

前記テキストは、前記モデリング対象の様子を示す第１のテキストを含む
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項15】

前記テキストは、前記モデリング対象を指定する第２のテキストを含む
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項16】

ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストを取得する入力取得部と、
前記テキストに基づくパラメータを生成する生成部と、
前記パラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部と
を備える情報処理装置。

【請求項17】

ユーザによる、モデリング対象を示すテキストの入力を受け付ける入力部と、
前記テキストに基づくパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部と
を備える端末と、
前記端末において入力された前記テキストに基づく前記パラメータを生成する生成部
を備えるサーバ装置と
を有する情報処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本技術は、情報処理方法、情報処理装置、および情報処理システムに関し、特に、３Ｄモデリングを容易に行うことができるようにした情報処理方法、情報処理装置、および情報処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

３次元形状を有する物体の３Ｄモデルを生成する３Ｄモデリングが一般的に行われている。

【0003】

例えば、眉の位置、眉と目の距離、眉同士の距離などのいくつかのパラメータを調整することで、人の顔の３Ｄモデリングを行うことが可能なツールがある。また、例えば、特許文献１には、建物群を示す点群データや画像が入力されると、点群データや画像に基づいて建物群の特徴パラメータを推定し、点群データや画像で示される建物群に似た建物群の３Ｄモデルを生成する技術が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－１８９８４８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

３Ｄモデリングのツールによって３Ｄモデリングの難易度は低くなったが、所望の３Ｄモデルを作成するためには、ユーザがツールの操作方法を理解し、ツールの操作に習熟することが求められる。また、特許文献１に記載の技術においては、点群データを入力として準備することは、専門的な知識がないユーザにとってはハードルが高い。

【0006】

本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、３Ｄモデリングを容易に行うことができるようにするものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本技術の第１の側面の情報処理方法は、ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストを取得し、前記テキストに基づく第１のパラメータを生成し、前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する。

【0008】

本技術の第１の側面の情報処理装置は、ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストを取得する入力取得部と、前記テキストに基づくパラメータを生成する生成部と、前記パラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部とを備える。

【0009】

本技術の第２の側面の情報処理システムは、ユーザによる、モデリング対象を示すテキストの入力を受け付ける入力部と、前記テキストに基づくパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部とを備える端末と、前記端末において入力された前記テキストに基づく前記パラメータを生成する生成部を備えるサーバ装置とを有する。

【0010】

本技術の第１の側面においては、ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストが取得され、前記テキストに基づく第１のパラメータが生成され、前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルが取得される。

【0011】

本技術の第２の側面においては、端末により、ユーザによる、モデリング対象を示すテキストの入力が受け付けられ、前記テキストに基づくパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルが取得され、サーバ装置により、前記端末において入力された前記テキストに基づく前記パラメータが生成される。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本技術の一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図2】本技術の情報処理システムによる３Ｄモデリングの流れの例を示す図である。

【図3】テキスト入力画面の例を示す図である。

【図4】ユーザ端末とサーバの機能構成例を示すブロック図である。

【図5】情報処理システムが行う処理について説明するフローチャートである。

【図6】３Ｄモデルの特徴量の例を示す図である。

【図7】テキスト内の３Ｄモデルに関する各要素と３Ｄモデルの特徴量とのマッチングの例を示す図である。

【図8】パラメータ分布からサンプリングされるパラメータの例を示す図である。

【図9】サーバの他の機能構成例を示すブロック図である。

【図10】コンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本技術を実施するための形態について説明する。説明は以下の順序で行う。
１．情報処理システムの概要
２．各機器の構成と動作
３．変形例

【0014】

＜１．情報処理システムの概要＞
図１は、本技術の一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【0015】

図１の情報処理システムは、３次元形状を有する物体の３Ｄモデルを生成する３Ｄモデリングを実現するシステムである。図１に示すように、情報処理システムは、ユーザ端末１とサーバ２が有線や無線の通信を介して接続されることにより構成される。

【0016】

ユーザ端末１は、スマートフォン、タブレット端末、PCなどの情報処理装置により構成される。ユーザ端末１は、自然言語で記述されたテキストの入力を受け付け、入力されたテキストをサーバ２に送信する。また、ユーザ端末１は、サーバ２により生成されたパラメータを用いて３Ｄモデルを取得し、ディスプレイなどに表示する。

【0017】

サーバ２は、例えば、webサーバやクラウド上のサーバ装置（情報処理装置）により構成される。サーバ２は、ユーザ端末１において入力されたテキストを取得し、当該テキストに基づいて、３Ｄモデリングに用いられるパラメータを生成する。サーバ２は、生成したパラメータをユーザ端末１に送信する。

【0018】

図２は、本技術の情報処理システムによる３Ｄモデリングの流れの例を示す図である。

【0019】

はじめに、情報処理システムは、図２の＃１で示すように、ユーザによるテキストの入力を受け付ける。また、情報処理システムは、パラメータの生成に用いられるシード値の入力を、テキストの入力ととともに受け付ける。テキストとシード値の入力は、例えば、ユーザが、ユーザ端末１のディスプレイに表示されるテキスト入力画面上で文字を入力したり、ユーザ端末１に設けられたマイクロフォンを用いて音声を入力したりすることで行われる。

【0020】

図３は、テキスト入力画面の例を示す図である。

【0021】

図３に示すように、テキスト入力画面の左下部分には、例えば、テキストを入力するためのテキストボックスＢ１が配置される。テキストボックスＢ１の右側には、３Ｄモデルを生成させるためのボタンＢ２が配置される。

【0022】

テキスト入力画面の右下部分には、シード値を入力するためのテキストボックスＢ３が配置される。テキストボックスＢ３の右側には、シード値をランダムに生成する機能のオン／オフを切り替えるためのトグルボタンＢ４が配置される。

【0023】

情報処理システムが例えば街並みを３Ｄモデリングの対象としている場合、ユーザは、所望の街並みの様子を示すテキストをテキストボックスＢ１に入力し、シード値としての例えば整数をテキストボックスＢ３に入力する。テキストとシード値の入力が完了した後にボタンＢ２が押下されると、テキストの内容が反映された街並みの３Ｄモデルが生成され、当該３Ｄモデルが、例えばテキスト入力画面の上側に表示される。なお、街並みの３Ｄモデルは、例えば、建物、人、車、道路などの３Ｄオブジェクトが組み合わされて構成される。

【0024】

シード値をランダムに生成する機能がオンになっている場合に、シード値が入力されていない状態でボタンＢ２が押下されたとき、例えばサーバ２は、シード値をランダムに生成する。ランダムに生成されたシード値は、例えばテキストボックスＢ３上に表示される。なお、ユーザ端末１が、シード値をランダムに生成するようにしてもよい。

【0025】

図２に戻り、次に、情報処理システムは、図２の＃２で示すように、ユーザにより入力されたテキストに基づいてパラメータ分布を生成する。パラメータ分布は、例えば、３Ｄモデルがテキストの内容に沿ったモデルとなるような範囲で一様分布に従ってランダムに選出された複数のパラメータを含む。

【0026】

次に、情報処理システムは、図２の＃３で示すように、パラメータ分布とシード値に基づいて３Ｄモデルを生成する。具体的には、情報処理システムは、パラメータ分布に含まれる複数のパラメータの中からパラメータをサンプリングし、そのパラメータを用いて３Ｄモデルを生成する。シード値は、パラメータ分布からパラメータをサンプリングするために用いられる。

【0027】

なお、３Ｄモデルが生成されるのではなく、異なるパラメータを用いてあらかじめ生成された複数の３Ｄモデルの中から、１つの３Ｄモデルを選択するようにして、３Ｄモデルが取得されてもよい。この場合、複数の３Ｄモデルの中から、＃２において生成されたパラメータ分布に含まれるパラメータと同じ値のパラメータを用いて生成された１つの３Ｄモデルが選択される。

【0028】

最後に、情報処理システムは、図２の＃４で示すように、生成された３Ｄモデルをディスプレイなどに表示してユーザに提示する。

【0029】

以上のように、本技術の情報処理システムにおいては、ユーザにより入力された、３Ｄモデリングの対象を示すテキストが取得され、テキストに基づくパラメータが生成され、パラメータを用いて３Ｄモデリングの対象の３Ｄモデルが取得される。

【0030】

従来から、例えば、眉の位置、眉と目の距離、眉同士の距離などのいくつかのパラメータを調整することで、人の顔の３Ｄモデリングを行うことが可能なツールがあった。また、例えば、特許文献１には、建物群を示す点群データや画像が入力されると、点群データや画像に基づいて建物群の特徴パラメータを推定し、点群データや画像で示される建物群に似た建物群の３Ｄモデルを生成する技術が記載されている。

【0031】

３Ｄモデリングのツールによって３Ｄモデリングの難易度は低くなったが、所望の３Ｄモデルを作成するためには、ユーザがツールの操作方法を理解し、ツールの操作に習熟することが求められる。また、特許文献１に記載の技術においては、点群データを入力として準備することは、専門的な知識がないユーザにとってはハードルが高い。

【0032】

本技術の情報処理システムにおいては、自然言語で記述されたテキストを入力することで３Ｄモデリングを行うことができるため、３Ｄモデリングに関する知識や技術がないユーザであっても所望の３Ｄモデルを容易に作成することが可能となる。

【0033】

＜２．各機器の構成と動作＞
図４は、ユーザ端末１とサーバ２の機能構成例を示すブロック図である。

【0034】

図４に示すように、ユーザ端末１は、ユーザ入力部１１、入力送信部１２、出力受信部１３、および３Ｄモデル表示制御部１４により構成される。

【0035】

ユーザ入力部１１は、ユーザによるテキストとシード値の入力を受け付け、入力されたテキストとシード値を入力送信部１２に供給する。シード値がユーザにより入力されなかった場合、ユーザ入力部１１は、テキストだけを入力送信部１２に供給する。

【0036】

入力送信部１２は、ユーザ入力部１１から供給されたテキストとシード値をサーバ２に送信する。

【0037】

出力受信部１３は、サーバ２から送信されてきたパラメータを受信し、３Ｄモデル表示制御部１４に供給する。

【0038】

３Ｄモデル表示制御部１４は、ユーザ端末１にインストールされたゲームエンジンや３Ｄソフトウェア(例えばUnreal Engine（登録商標）など)を実行し、出力受信部１３から供給されたパラメータを用いて３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部として機能する。３Ｄモデル表示制御部１４は、取得した３Ｄモデルをディスプレイ（不図示）などに表示する。

【0039】

サーバ２は、入力受信部３１、入力解析部３２、学習モデル記憶部３３、パラメータ分布生成部３４、パラメータ生成部３５、および出力送信部３６により構成される。

【0040】

入力受信部３１は、ユーザ端末１から送信されてきたテキストとシード値を受信し、入力解析部３２に供給する。入力受信部３１は、ユーザにより入力されたテキストとシード値を取得する入力取得部として機能する。

【0041】

入力解析部３２は、入力受信部３１から供給されたテキストの解析を行う。具体的には、入力解析部３２は、テキストから３Ｄモデルに関する要素を抽出し、テキストから抽出した各要素と、３Ｄモデルの特徴量とを対応付けるマッチングを行う。また、ユーザ端末１においてシード値が入力されなかった場合、入力解析部３２は、シード値をランダムに生成する。入力解析部３２は、テキストの解析結果とシード値をパラメータ分布生成部３４に供給する。

【0042】

学習モデル記憶部３３には、例えば、テキスト（３Ｄモデルに関する要素）を入力とし、所定の種類の特徴量についてのパラメータ分布であって、テキストの内容に沿ったパラメータを含むパラメータ分布を出力とする学習モデルが記憶される。

【0043】

パラメータ分布生成部３４は、テキスト内の３Ｄモデルに関する要素に対応する特徴量についてのパラメータ分布を出力する学習モデルを取得し、３Ｄモデルに関する要素を当該学習モデルに入力することで、パラメータ分布を生成する。なお、テキスト内の３Ｄモデルに関する全ての要素を１つの学習モデルに入力することで、３Ｄモデルに関する各要素にそれぞれ対応する特徴量についてのパラメータ分布が一括で生成されるようにしてもよい。パラメータ分布生成部３４は、シード値と、生成したパラメータ分布とをパラメータ生成部３５に供給する。

【0044】

パラメータ生成部３５は、パラメータ分布生成部３４から供給されたパラメータ分布に含まれる複数のパラメータの中から、シード値に応じたパラメータをサンプリングすることで、パラメータを生成する。生成されるパラメータは、３Ｄモデリングの対象となる物体の３Ｄモデルの特徴量の値を示すパラメータであり、言い換えると、当該物体に関するパラメータである。パラメータ生成部３５は、生成したパラメータを出力送信部３６に供給する。

【0045】

出力送信部３６は、パラメータ生成部３５から供給されたパラメータをユーザ端末１に送信する。

【0046】

次に、図５のフローチャートを参照して、以上のような構成を有する情報処理システムが行う処理について説明する。

【0047】

ステップＳ１において、ユーザ端末１のユーザ入力部１１は、ユーザによるテキストとシード値の入力を受け付ける。ユーザ端末１の入力送信部１２は、ユーザにより入力されたテキストとシード値をサーバ２に送信する。

【0048】

ステップＳ２において、サーバ２の入力解析部３２は、ユーザによりシード値が入力されたか否かを判定する。例えば、入力解析部３２は、シード値がユーザ端末１から送信されてこなかった場合、シード値が入力されていないと判定する。

【0049】

シード値が入力されていないとステップＳ２において判定された場合、ステップＳ３において、サーバ２の入力解析部３２は、シード値をランダムに生成し、処理はステップＳ４に進む。

【0050】

一方、シード値が入力されたとステップＳ２において判定された場合、ステップＳ３の処理はスキップされ、処理はステップＳ４に進む。

【0051】

ステップＳ４において、サーバ２の入力解析部３２は、ユーザ端末１から送信されてきたテキストから３Ｄモデルに関する要素を抽出する。

【0052】

ステップＳ５において、サーバ２の入力解析部３２は、テキスト内の３Ｄモデルに関する各要素と３Ｄモデルの特徴量とのマッチングを行う。

【0053】

図６は、３Ｄモデルの特徴量の例を示す図である。図６においては、街並みの３Ｄモデルについての各種の特徴量が示される。

【0054】

図６に示すように、街並みの３Ｄモデルの特徴量として、例えば、地形の形状や起伏、建物および道路配置（土地利用図のような2D Map）、建物の高さや形状、建物のテクスチャやマテリアル、木などの自然物や公園の割合および植生、天候状態（太陽位置（方向）、天気、季節など）、インフラ網（鉄塔、電柱、電線など）の状態、並びに、車や人の状態が挙げられる。

【0055】

図７は、テキスト内の３Ｄモデルに関する各要素と３Ｄモデルの特徴量とのマッチングの例を示す図である。

【0056】

図７の上側に示すように、ユーザにより入力されたテキストから、３Ｄモデルに関する要素として、「京都風」、「灰色」、および「夕方」のテキストが抽出されたとする。

【0057】

この場合、「京都風」のテキストは、建物および道路配置、建物の高さ、並びに、建物のテクスチャに関するテキストであると判定され、これらの特徴量に対応付けられる。「灰色」のテキストは、建物のテクスチャに関するテキストであると判定され、建物のテクスチャに対応付けられる。「夕方」のテキストは、太陽方向に関するテキストであると判定され、太陽方向に対応付けられる。

【0058】

図５に戻り、ステップＳ６において、サーバ２のパラメータ分布生成部３４は、テキストの解析結果に基づいてパラメータ分布を生成する。テキストの解析には、テキストから３Ｄモデルに関する要素の抽出することや、当該要素と３Ｄモデルの特徴量とのマッチングの行うことが含まれる。

【0059】

テキスト内の３Ｄモデルに関する各要素が対応付けられた特徴量についてのパラメータ分布を生成する場合、パラメータ分布生成部３４は、当該パラメータ分布を出力する学習モデルに、テキスト内の３Ｄモデルに関する各要素を入力して、パラメータ分布を生成する。

【0060】

図７を参照して説明したように、「京都風」、「灰色」、「夕方」のテキストが各特徴量に対応付けられた場合、建物および道路配置についてのパラメータ分布には、例えば、建物や道路が碁盤状に配置されるようなパラメータが含まれる。また、建物の高さについてのパラメータ分布には、例えば、所定の閾値よりも低い値のパラメータが含まれる。建物のテクスチャについてのパラメータ分布には、例えば、建物のテクスチャが和風になるようなパラメータが含まれる。太陽方向についてのパラメータ分布には、例えば、太陽の方向が西方向になるようなパラメータが含まれる。

【0061】

テキスト内の３Ｄモデルに関する要素が対応付けられていない特徴量についてのパラメータ分布を生成する場合、パラメータ分布生成部３４は、平均的なパラメータまたはランダムなパラメータを含むパラメータ分布を生成する。

【0062】

ステップＳ７において、サーバ２のパラメータ生成部３５は、パラメータ分布に含まれる複数のパラメータの中から、３Ｄモデルを構成する各３Ｄオブジェクトのパラメータをサンプリングして生成する。ここでは、パラメータ分布に含まれる複数のパラメータのうち、シード値に応じたパラメータがサンプリングされる。

【0063】

図８は、パラメータ分布からサンプリングされるパラメータの例を示す図である。

【0064】

図８の上側に示すように、建物の高さについてのパラメータ分布には、例えば、５ｍ乃至15ｍの範囲で一様分布に従ってランダムに選出された複数のパラメータが含まれるとする。

【0065】

この場合、パラメータ生成部３５は、矢印の先に示すように、３Ｄモデルを構成する各建物の高さについてのパラメータとして、例えば７ｍ、12ｍ、14ｍ、13ｍ、６ｍ、および10ｍの値のパラメータ群を、シード値に応じてパラメータ分布からサンプリングする。なお、本技術の情報処理システムにおいては、入力されたシード値が同じであれば、１つのパラメータ分布から同じ組み合わせのパラメータ群がサンプリングされる。したがって、テキストやシード値を入力するタイミングなどに関わらず、同一のテキストと同一のシード値が入力されれば、同一のパラメータが生成されることになる。

【0066】

図５に戻り、ステップＳ７においてパラメータが生成された後、サーバ２の出力送信部３６は、各３Ｄオブジェクトのパラメータをユーザ端末１に送信する。

【0067】

ステップＳ８において、ユーザ端末１の３Ｄモデル表示制御部１４は、サーバ２から送信されてきたパラメータを用いて３Ｄモデルを取得し、ディスプレイに表示する。

【0068】

以上のように、本技術の情報処理システムにおいては、３Ｄモデリングに関する知識や技術がないユーザであっても、自然言語で記述されたテキストを入力することで所望の３Ｄモデルを容易に作成することが可能となる。

【0069】

入力されたテキストに基づくパラメータ分布から、シード値に応じてパラメータをサンプリングするため、本技術の情報処理システムは、同一のテキストが入力されたとしてもシード値が異なれば、異なる３Ｄモデルを取得することができる。したがって、取得される３Ｄモデルの多様性を担保することが可能となる。また、同一のテキストと同一のシード値が入力された場合、本技術の情報処理システムは、同一のパラメータをパラメータ分布からサンプリングし、同一の３Ｄモデルを取得することができる。したがって、取得される３Ｄモデルの再現性を担保することが可能となる。

【0070】

＜３．変形例＞
パラメータ分布からサンプリングすることでパラメータが取得されるとともに、あらかじめ計算されたパラメータを参照することでパラメータが取得されるようにしてもよい。

【0071】

図９は、サーバ２の他の機能構成例を示すブロック図である。図９において、図４の構成と同じ構成には同一の符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。

【0072】

図９のサーバ２は、パラメータ取得部１０１とパラメータ記憶部１０２が設けられる点で、図４のサーバ２と異なる。

【0073】

パラメータ取得部１０１には、入力解析部３２によるテキストの解析結果が供給される。パラメータ取得部１０１は、テキスト内の３Ｄモデルに関する各要素に対応する特徴量についてのパラメータであって、テキストの内容に沿ったパラメータをパラメータ記憶部１０２から取得し、出力送信部３６に供給する。パラメータ取得部１０１が、テキスト内の３Ｄモデルに関する各要素に対応付けられていない特徴量についてのパラメータをパラメータ記憶部１０２から取得することも可能である。

【0074】

パラメータ記憶部１０２には、あらかじめ計算されて取得された各種のパラメータが記憶される。

【0075】

以上のように、全てのパラメータがパラメータ分布からサンプリングされて取得されるのではなく、いくつかのパラメータは、あらかじめ計算されたパラメータの中から参照されて取得されてもよい。

【0076】

以上では、街並みの３Ｄモデリングを行う例について説明したが、本技術の情報処理システムは、街並み、建物、自然地形などを含む環境や、人（例えば、全身や顔）、動物、車両、飛行体、船舶などを含む、動く物体である可動物体を３Ｄモデリングの対象とすることが可能である。本技術の情報処理システムにおいては、３Ｄモデリングの対象となる環境や可動物体などの３Ｄモデリングに必要な特徴量（パラメータ）があらかじめ想定され、当該特徴量についてのパラメータが生成されるように設定が行われる。

【0077】

なお、ユーザが３Ｄモデリングの対象を指定するテキストを、３Ｄモデリングの対象の様子を示すテキストとともに入力することも可能である。この場合、ユーザにより入力されたテキストに基づいて、情報処理システムによる３Ｄモデリングの対象が決定される。このように、３Ｄモデリングの対象を示すテキストには、３Ｄモデリングの対象の様子を示すテキストや、３Ｄモデリングの対象を指定するテキストが含まれる。

【0078】

ユーザ端末１の機能のうちの一部の機能がサーバ２に設けられるようにしてもよく、サーバ２の機能のうちの全部または一部の機能がユーザ端末１に設けられるようにしてもよい。例えば、サーバ２が、生成したパラメータを用いて３Ｄモデルを取得したり、ユーザ端末１が、パラメータ分布やパラメータを生成したりすることが可能である。

【0079】

・コンピュータについて
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。

【0080】

図１０は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。

【0081】

CPU(Central Processing Unit)５０１，ROM(Read Only Memory)５０２，RAM(Random Access Memory)５０３は、バス５０４により相互に接続されている。

【0082】

バス５０４には、さらに、入出力インタフェース５０５が接続される。入出力インタフェース５０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部５０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部５０７が接続される。また、入出力インタフェース５０５には、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部５０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部５０９、リムーバブルメディア５１１を駆動するドライブ５１０が接続される。

【0083】

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU５０１が、例えば、記憶部５０８に記憶されているプログラムを入出力インタフェース５０５及びバス５０４を介してRAM５０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

【0084】

CPU５０１が実行するプログラムは、例えばリムーバブルメディア５１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供され、記憶部５０８にインストールされる。

【0085】

コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

【0086】

なお、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

【0087】

本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。

【0088】

本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

【0089】

例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

【0090】

また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

【0091】

さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

【0092】

＜構成の組み合わせ例＞
本技術は、以下のような構成をとることもできる。

【0093】

（１）
ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストを取得し、
前記テキストに基づく第１のパラメータを生成し、
前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する
情報処理方法。
（２）
前記テキストに基づいて、前記第１のパラメータを含むパラメータ分布を生成し、
前記第１のパラメータを前記パラメータ分布からサンプリングすることで生成する
前記（１）に記載の情報処理方法。
（３）
前記パラメータ分布から前記第１のパラメータをサンプリングするためのシード値を取得し、
前記シード値に応じてサンプリングされた前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する
前記（２）に記載の情報処理方法。
（４）
前記シード値は、前記ユーザにより入力される
前記（３）に記載の情報処理方法。
（５）
前記ユーザにより前記シード値が入力されなかった場合、前記シード値はランダムに生成される
前記（４）に記載の情報処理方法。
（６）
前記パラメータ分布は、前記テキストを入力とし、前記パラメータ分布を出力とする学習モデルが用いられて生成される
前記（２）に記載の情報処理方法。
（７）
前記第１のパラメータは、前記モデリング対象となる環境と可動物体の少なくともいずれかに関する
前記（１）乃至（６）の少なくともいずれかに記載の情報処理方法。
（８）
前記テキストは、文字と音声の少なくともいずれかを用いて入力される
前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理方法。
（９）
前記テキストを解析し、
前記テキストの解析結果に基づいて前記第１のパラメータを生成する
前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理方法。
（１０）
前記テキストから前記モデリング対象の３Ｄモデルに関する要素を抽出し、前記要素と前記モデリング対象の３Ｄモデルの特徴量とのマッチングを行うことで、前記テキストを解析する
前記（９）に記載の情報処理方法。
（１１）
前記第１のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを生成することで取得する
前記（１）乃至（１０）のいずれかに記載の情報処理方法。
（１２）
あらかじめ生成された複数の３Ｄモデルの中から、前記第１のパラメータを用いて生成された前記モデリング対象の３Ｄモデルを選択することで取得する
前記（１）乃至（１０）のいずれかに記載の情報処理方法。
（１３）
前記第１のパラメータとともに、あらかじめ計算された第２のパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する
前記（１）乃至（１２）のいずれかに記載の情報処理方法。
（１４）
前記テキストは、前記モデリング対象の様子を示す第１のテキストを含む
前記（１）乃至（１３）のいずれかに記載の情報処理方法。
（１５）
前記テキストは、前記モデリング対象を指定する第２のテキストを含む
前記（１）乃至（１４）のいずれかに記載の情報処理方法。
（１６）
ユーザにより入力された、モデリング対象を示すテキストを取得する入力取得部と、
前記テキストに基づくパラメータを生成する生成部と、
前記パラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部と
を備える情報処理装置。
（１７）
ユーザによる、モデリング対象を示すテキストの入力を受け付ける入力部と、
前記テキストに基づくパラメータを用いて前記モデリング対象の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部と
を備える端末と、
前記端末において入力された前記テキストに基づく前記パラメータを生成する生成部
を備えるサーバ装置と
を有する情報処理システム。

【符号の説明】

【0094】

１ ユーザ端末， ２ サーバ， １１ ユーザ入力部， １２ 入力送信部， １３ 出力受信部， １４ ３Ｄモデル表示制御部， ３１ 入力受信部， ３２ 入力解析部， ３３ 学習モデル記憶部， ３４ パラメータ分布生成部， ３５ パラメータ生成部， ３６ 出力送信部 １０１ パラメータ取得部， １０２ パラメータ記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】