Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
実在の地形データをUnityで利用する
Search
Makoto Ito
June 21, 2016
Technology
3.7k
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
実在の地形データをUnityで利用する
実在の地形データをUnityで利用する
Makoto Ito
June 21, 2016
More Decks by Makoto Ito
See All by Makoto Ito
iPhoneひとつでデジタルヒューマンを実現する! 「Emotional LipSync」のヒミツ
warapuri
0
2.4k
早い!安い!綺麗!IRIAM のヒミツ
warapuri
1
2.3k
猫でもできるUnityのAndroid設定
warapuri
0
1k
猫でもできるUnityインストール
warapuri
1
570
超初心者向け!ハコスコ×Unity=簡単VR
warapuri
1
1.7k
UnityとハコスコでVRゲーム開発
warapuri
0
570
Unity Cloud Buildの使い方
warapuri
1
4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
発表と総括 / Presentations and Summary
ks91
PRO
0
150
Gen3R: 3D Scene Generation Meets Feed-Forward Reconstruction
spatial_ai_network
0
140
非定型なドキュメントを効率よくリファクタする 〜えぇ!?仕様書27本の移行が1日で終わったって!?〜
subroh0508
2
580
AI、CDK と協働する Full TypeScript アプリケーション開発 / Full TypeScript Application with AI and CDK
geekplus_tech
2
420
個人開発で育てる「大規模設計の苗床」 - AI時代の1人開発から始める業務への知識接続 / The Seedbed for Large-Scale Design - From AI-Era Solo Projects to Professional Knowledge
bitkey
PRO
1
290
AIコード生成×サプライチェーン攻撃 — PHPが直面する“二重の信頼問題
shinyasaita
0
240
穢れた技術選定について
watany
18
5.7k
GoでCコンパイラを作った話
repunit
0
140
オブザーバビリティ、本当に活用できてる? 〜API連携×生成AIで成熟度を自動評価〜
dmmsre
1
3.7k
ruby.wasmとPicoRuby.wasmに対応した仮想DOMライブラリを作ってる話 #kaigieffect_kaigi
sue445
PRO
0
160
大量データに対しても、生成AIを用いてリーズナブルにデータ加工をしたい!Databricksのai_queryについて調べてみた
kamoshika
1
230
「早く出す」より「事業に効く」 ── 顧客の業務サイクルから逆算するAI時代の二重ループ開発と「変化の設計者」 / devsumi2026
rakus_dev
1
470
Featured
See All Featured
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
390
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
970
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
190
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.9k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
190
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
490
Believing is Seeing
oripsolob
1
170
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.6k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.6k
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
270
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
320
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
900
Transcript
࣮ࡏͷܗσʔλ Λ6OJUZͰར༻͢Δ 6OJUZ5FDIOPMPHJFT+BQBO ҏ౻ɹप
࣮ଌਤͷήʔϜར༻ w࣮ࡍͷਤΛ6OJUZʹ͖࣋ͬͯͨΒ໘ന͍͜ͱ͕Ͱ͖Δ ͷͰʁ wྫɿ w࣮ࡏυϥΠϒήʔϜͷίʔε࠶ݱ wϦΞϧδϟϯϐϯάϑϥογϡ wϑϥΠτγϛϡϨʔλʔͷܗੜ
Ͳ͔͜ΒଌྔσʔλΛͬͯ͘Δͷʁ wਤձ͔ࣾΒී௨ແཧ ͨͿΜ w"QQMFͩͬͯ(PPHMFͩͬͯۤ࿑ͯ͠Δ
ࠃཧӃ w ࠃՈػؔ w ຊࠃʹ͓͚Δʮͯ͢ͷଌྔͷجૅͱ ͳΔଌྔʯΛࣗΒߦ͏ 8JLJQFEJBΑΓ w ଌ؍ଌσʔλΛҰൠʹެ։
w IUUQXXXHTJHPKQ-"8 RBIUNM
༻ར༻ʁ wجຊ༻ར༻Ͱ͋Εཁঝೝ wՌΛఏग़ w༗ঈ wΠϯλʔωοτެ։ཁঝೝ wࢲతɺڭҭ༻ɺҰ࣌ར༻ɺࣾ༻Ͱ͋Εঝೝ͍Βͳ͍ wৄ͘͠ˣ wIUUQXXXHTJHPKQ-"8RBIUNM
ج൫ਤใ μϯϩʔυαʔϏε w ࠃཧӃఏڙͷ8FCαʔϏε w IUUQXXXHTJHPKQLJCBO w ΞΧϯτΛ࡞ w ϩάΠϯ
ج൫ਤใ μϯϩʔυαʔϏε w ج൫ਤใඪߴϞσϧ w ʮNϝογϡʯ w جຊଌྔPSެڞଌྔ w %-͍ͨ͠ͱ͜ΖΛબ
w μϯϩʔυ
ج൫ਤใӾཡ ίϯόʔτιϑτ 8JOEPXT༻
ج൫ਤใӾཡ ίϯόʔτιϑτ 8JOEPXT༻ w ৽نϓϩδΣΫτˠՃˠઌ΄Ͳ%-ͨ͠σʔ λશ෦ w ઃఆˠදࣔઃఆˠ%&.දࣔઃఆˠ࿈ଓஅ ࠼ w
ߴॴͷ৭ɺॴͷ৭Λઃఆ നˠࠇ w ӄӨϨϕϧˠ࠷ w ແޮྖҬΛࠇʹ
ج൫ਤใӾཡ ίϯόʔτιϑτ 8JOEPXT༻ w දࣔը໘Λը૾σʔλͱͯ͠อଘˠCNQอଘ w ۣܗΛ࡞Δ࣌ɺॴΛ߇͓͑ͯ͘ˠ࣮αΠζ ΛΔͨΊ
6OJUZ w )FJHIUNBQ'SPN5FYUVSFͰ5FSSBJO Πϯϙʔτ w IUUQXJLJVOJUZEDPNJOEFYQIQ)FJHIUNBQ'SPN5FYUVSF
͔͠ w 5FYUVSFΛదʹ w w 8BUFS 1SP Ͱਫ໘
Demo
ࠓޙͷൃలͱͯ͠ wͷࣗಈੜʢςΫενϟͷ৭͔Βʣ wݐͷࣗಈੜʢݐใऔΕΔʣ w܈"*Λஔ͍ͯආܦ࿏ͷݕূͱ͔ w"3.3ͱͷ༥߹
ۓٸࠂʂ
ঁੑͷͨΊͷ6OJUZϋϯζΦϯษڧձ w։࠵͠·͢ʂ wධʹ͖ɺຒ·ͬͯ͠·͍·ͨ͠ wୈ̎ճʹ͝ظ͍ͩ͘͞ʂ
ঁੑͷͨΊͷ6OJUZϋϯζΦϯษڧձ wʮԶؔͳ͍ʯͱ͓ࢥ͍ͷ6OJUZஉࢠॾ܅ʂ wੋඇʮ6OJUZϚελʔʯͱͯ͠ঁࢠΛαϙʔτ͠ ͍͚ͯͨͩͳ͍Ͱ͠ΐ͏͔ʁ wৄ͘͠NBLPUP͋ͬͱVOJUZEDPN·Ͱ