01 XR・メタバースとは

1-1 VR

1-2 AR・MR・DR

1-3 メタバース

1-4 デジタルツイン

1-5 3Dモデリング

1-6 本書におけるXR・メタバースの対象

02 XRの建造環境への適用事例

2-1 室内温熱環境設計フィードバックのためのVRとCFDの統合

2-2 MRによる防災行政無線放送シミュレーション可視化システム

2-3 MRによる夜間屋外照明設計システム：光害低減に向けて

03 MR・DRとAIの融合

3-1 動く物体をバーチャル除去：物体検出とDRの統合

3-2 クラス別の動的オクルージョン処理：
セマンティックセグメンテーションとMRの統合

3-3 オブジェクト別の動的オクルージョン処理：
インスタンスセグメンテーションとMRの統合

3-4 3Dモデルを使わないDR：
セマンティックセグメンテーションとGANの統合

3-5 水面反射のリアルタイムレンダリング：
GANを活用したバーチャルオブジェクトの表現

3-6 ディープラーニングによる
MRトラッキングのロバスト化とVPS

04 メタバースとデジタルツイン

4-1 クラウド型VRやメタバースを用いた検討

4-2 サーバーサイドMRレンダリング：
大容量3Dモデルを複数ユーザでMR体験するために

4-3 洪水リスクコミュニケーションのための
サーバーサイド型MR：デジタルツインと
マルチクライアント対応による現場での可視化

4-4 ドローンとMRの統合:
都市デジタルツインによるオクルージョン処理

4-5 任意の経路で飛行可能なドローン視点の
大規模空間MRシステム

4-6 実物の3Dリアルタイム遠隔共有のためのAIによる点群補完

05 デジタルアセット

5-1 都市の姿：都市の多様な要素のデータに基づく可視化

5-2 AIで不要なオブジェクトを除去して
建物ファサードの全景を復元

5-3 3Dモデルを用いたAI学習用サンプルの自動生成

5-4 航空写真の薄雲を自動除去し、
高品質な建物マスク画像を生成する方法

5-5 都市デジタルツインでディープラーニング用の
合成データを自動生成

5-6 実在しない都市画像の合成データセットを自動生成

5-7 生成AIとインスタンスセグメンテーションによる
将来景観画像

5-8 ディープラーニングによる未知形状の建築廃棄物の重さ推定