マイケル・F・コーエン

マイケル・F・コーエン
母校	ベロイト大学 ラトガース大学 コーネル大学 ユタ大学
受賞歴	ACM SIGGRAPH CG 功績賞(1998) ACMフェロー （2007） ACM SIGGRAPHスティーブン A クーンズ賞(2019)
科学者としてのキャリア
フィールド	コンピュータグラフィックス
機関	コーネル大学 ユタ大学 プリンストン大学 マイクロソフトリサーチ ワシントン大学 Facebookリサーチ
論文	リンクされた図形の時空間制御 （1992）
博士課程の指導教員	エレイン・コーエン

マイケル・F・コーエンは、アメリカのコンピュータ科学者であり、コンピュータグラフィックスの研究者です。現在はMetaのGenerative AI Groupのシニアフェローを務めています。 2015年にFacebook（現Meta）に入社するまで、21年間Microsoft Researchのシニアリサーチサイエンティストを務めていました。 ^[1] 1998年、リアルな画像合成のためのラジオシティ法の開発でACM SIGGRAPH CG Achievement Awardを受賞。 ^[2] 2007年には「コンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンへの貢献」により、Association for Computing Machineryのフェローに選出されました。 ^[3] 2019年には、「ラジオシティ、モーションシミュレーションと編集、ライトフィールドレンダリング、マッティングと合成、計算写真など、数多くの研究分野における画期的な研究」により、ACM SIGGRAPH Steven A. Coons Award for Outstanding Creative Contributions to Computer Graphicsを受賞しました。^[4]

コーエンはベロイト大学で1976年に美術学士号を取得し、ラトガース大学で1983年に土木工学理学士号を取得した。1985年にコーネル大学でコンピュータグラフィックスの修士号を取得した^{。[5] 1992年に}ユタ大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得した。

コーエンは、コーネル大学のコンピュータグラフィックスプログラムで、1985年から1989年まで建築学の助教授を務めました。彼の最初の主要な研究貢献は、フォトリアリスティックレンダリング、特にラジオシティの研究でした。ラジオシティとは、拡散反射面のある環境のレンダリング方程式を解くために有限要素を使用するものです。彼の最も重要な成果には、オクルージョンがある場合の形状係数を計算するヘミキューブ（1985年）^[6]、実際の画像と合成画像を定量的に比較した最初の研究の1つである実験的評価フレームワーク（1986年）、ラジオシティの非拡散環境への拡張（1986年）、レイトレーシングとラジオシティの統合（1987年）、インタラクティブなレンダリングを可能にするプログレッシブリファインメント（1988年）などがあります。

博士号を取得した後、プリンストン大学のコンピュータサイエンス学部に加わり、階層的アプローチのより一般的なフレームワークであるウェーブレットラジオシティ (1993) や、ユーザーが指定した目的に基づいて照明パラメータを解決する逆手法である「ラジオ最適化」(1993) など、ラジオシティに関する研究を続けました。この研究の成果は、1993 年にジョン ウォレスと共著した教科書「ラジオシティとリアルな画像合成」に結実しました。

まったく異なる研究分野では、コーエンはモーション シミュレーションと編集に多大な貢献をしました。最も重要なのは、アニメーターが初めて運動学的仕様と動的仕様を組み合わせることを可能にした運動学的制約による動的シミュレーション (1987 年) と、モーションを制御するために物理ベースとユーザー定義の制約を組み合わせたアニメーションのインタラクティブな時空間制御 (1992 年) です。

1994 年、コーエンはマイクロソフト リサーチ (MSR) に移り、21 年間在籍しました。そこで彼は、モーション合成、人体などの自由度の高いシステムの動作セグメント間のシームレスで妥当な遷移を可能にする時空間制約を使用したモーション遷移 (1996 年)、パラメータ化されたモーションをリアルタイムで補間するシステムであるモーション補間 (1998 年)、およびゲームなどのリアルタイム アプリケーションでユーザーが関節のあるキャラクターを高フレーム レートで配置できるようにするアーティスト主導の逆運動学 (2001 年) の研究を続けました。

さらに、マイクロソフト リサーチでは、画期的かつ最も引用されている研究で、コーエンと同僚は Lumigraph (1996) ^[7]を発表しました。これは、合成または現実世界のオブジェクトまたはシーンの完全な外観をあらゆる視点からキャプチャして表現する方法です。この研究を基に、コーエンは、幾何学情報を使用してまばらな画像セットからシーンのビューを作成するビュー ベース レンダリング (1997) や、ライト フィールドとビュー依存のテクスチャ マッピング メソッドを単一のフレームワークで一般化した非構造化 Lumigraph レンダリング (2001) に関する重要な後続論文を発表しました。

その後の研究で、コーエンは、異方性カーネル平均シフトに基づく画像およびビデオのセグメンテーション (2004 年)、空間と時間にわたって滑らかさを維持するビデオ カットアウト (2004 年)、前景と背景のカラー サンプルの信頼性を分析することで従来の画像マッティング手法を改善した最適化されたカラー サンプリング (2005 年)、高品質の画像マッティングと合成のための最初のインタラクティブ ツールであるソフト シザーズ (2007 年) に関する論文を発表し、マッティングと合成の技術水準を大幅に向上させました。

最近では、コーエンは計算写真学に関心を向け、非常に独創的で画期的な論文を多数発表している。インタラクティブ デジタル フォトモンタージュ (2004) ^[8]は、写真の一部をさまざまな斬新な方法で組み合わせる。フラッシュ/ノーフラッシュ画像ペア (2004) は、フラッシュありとなしで撮影した画像を組み合わせて、どちらか一方の画像だけよりも新しい高品質の結果を合成する。パノラマ ビデオ テクスチャ (2005) は、動的なシーンをパンするビデオを高解像度の連続再生ビデオに変換する。視線ベースの写真クロッピング (2006) は、非常に長いシーンを撮影してレンダリングする。モーメント カメラ (2007) は、主観的な瞬間を捉えるための一般原則を概説している。ジョイント バイラテラル アップサンプリング (2007) は、ダウンサンプリングした画像を使用して高速に画像を強調する。ギガピクセル画像 (2007) は、 deep photo (2008) は、既存のデジタル地形データと組み合わせてカジュアルな屋外写真の質を高めるシステムです。image deblurring (2010) は、カメラの揺れで撮影された画像のぼやけを除去します。GradientShop (2010) は、以前の勾配領域ソリューションを単一の最適化フレームワークに統合しました。ShadowDraw (2011) は、オブジェクトの自由形式の描画をガイドするシステムです。

2015年、コーエン氏はFacebookに移り、コンピュテーショナルフォトグラフィーグループを率いた。同氏のグループの最も有名な製品は、2018年にFacebookフィードに初めて登場した3Dフォトである。^[9] 2023年、同氏は新しいGenerative AIグループに移り、imagine.meta.comでGenerative AI画像作成をリリースした。コーエン氏はACM SIGGRAPHコミュニティの長年のボランティアである。同氏はSIGGRAPH論文委員会に11回参加し、1998年にはSIGGRAPH論文委員長を務めた。また、2013年から2018年までSIGGRAPHアワード委員長を務めた。SIGGRAPH Asia 2018では基調講演を行った。また、ワシントン大学^{[10]とダートマス大学[11]}でコンピューターサイエンスとエンジニアリングの准教授も務めている。