NEWS お知らせ

過去のお知らせ

  • 拡散モデルを用いたシンボリック音楽生成に関する論文がITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採択されました！

    Jinlong Zhu, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TPSMG: Text-Controllable Polyphonic Symbolic Music Generation,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, 2025.

  • 国際論文誌Frontiers in Veterinary Science (Impact Factor=2.9)に当研究室から投稿していた以下の論文が採択されました！

    こちらは北海道大学獣医学部との共同研究成果です．

    Seungyeon Lee, Genya Shimbo, Nozomu Yokoyama, Kensuke Nakamura, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama and Mitsuyoshi Takiguchi, “Deep-learning-based automatic liver segmentation using computed tomography images in dogs,” Frontiers in Veterinary Science, 2025.

    https://www.frontiersin.org/journals/veterinary-science

  • CG分野のトップカンファレンスSIGGRAPH Asia 2025に2件採択されました！

    CG分野のトップカンファレンスSIGGRAPH Asia 2025に以下の2本の論文が採択されました！
    SIGGRAPH Asia 2025は2025年12月15日-18日に香港にて開催予定です．

    https://asia.siggraph.org/2025

    [Poster Program]
    – Yuki Katayama, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “MLLM-guided Training-free Spherical Panorama Generation from a Single Image”

    [Technical Communications Program]
    – Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Lost in the Interface: How Structured UI Complexity Challenges Large Vision Language Models in Games”

  • 先日当研究室で博士号を取得された櫻井慶悟先生が、北海道大学総合イノベーション創発機構データ駆動型融合研究創発拠点(D-RED)の特任助教に着任されました！

    誠におめでとうございます！

  • 2025年9月23日～26日に大阪で開催された2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (IEEE GCCE2025)に、当研究室より下記の12件の発表を行いました。

    また、4件の発表が受賞しました!

    [11]の発表: Excellent Paper Award, Silver Prize

    [1]の発表 : Excellent Poster Award, Gold Prize

    [2]の発表 : Excellent Student Poster Award, Silver Prize

    [3]の発表 : Excellent Student Poster Award, Outstanding Prize

    [1] Image-Guided 360-Degree Scene Generation with Structural and Visual Consistency
    Yuki Katayama, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [2] Similar Image Generation via Human-like Iterative Prompt Refinement with Multimodal Large Language Model
    Taiyo Sato, Keisuke Maeda, Naoki Saito, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [3] Enhancing Medical Dataset Distillation Based on Classifier-Guided Diffusion Model
    Shuailin Du, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [4] Application of Principal Component Analysis in Hyperspectral Analysis of Rubber Materials
    Kentaro Oishi (Hokkaido University, Japan & Sumitomo Rubber Industries, Ltd., Japan); Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [5] Rethinking Continual Learning with Pre-Trained Models: Knowledge-Preserving Approach
    Makoto Misaizu, Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Rafal Rzepka, Toshihiko Itoh and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [6] Foul Severity Classification from Multi-View Soccer Videos with Attention and Class Characteristics
    Kotone Mutsuna, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [7] Graph-Based Pass Receiver Prediction in Soccer with Consideration of Passer’s Body Orientation
    Riku Yoshida, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [8] Stream Voice Diffusion: Real-Time Image Generation from Speech
    Hideo Kodama, Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [9] Enhancing Image Classifier Robustness via Prompt-Based Counterfactual Data-Augmentation with Intermediate Transitions
    Tomoya Mitsui, Ren Togo, Naoki Saito, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [10] An Investigation of Data Augmentation for Image Classification Network Based on Graph Convolution
    Ryusei Mikami, Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [11] SSM-Based Sequential Recommendation Considering Short-Term Dependencies of Time and Adjacency
    Keito Kozaki, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    [12] Patch-Wise Extension of EVA Score for Semi-Supervised Lung Field Segmentation
    Taiyo Ikeido, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

    https://www.ieee-gcce.org/2025/index.html

  • 先日のNeurIPS 2025 Main Trackに続き、生成型データセット蒸留に関する研究が NeurIPS 2025 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling に採択されました。

    本研究では、情報理論の観点から生成型データセット蒸留のプロセスを体系的に解明し、より効果的なガイディング手法を新たに提案しています。

    Linfeng Ye, Shayan Mohajer Hamidi, Guang Li, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Konstantinos N. Plataniotis, “Information-guided diffusion sampling for dataset distillation,” International Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Workshops, San Diego, CA, USA, 2025. (Accepted)

    なお、本研究はトロント大学およびスタンフォード大学との連携研究となります。

    https://neurips.cc

  • 米国アラスカ・アンカレッジ（9/14-18）で開催された世界最大規模の画像処理系国際会議IEEE ICIP 2025にて当研究室から3件の発表を行いました！

    ①Mingzhuo Li, Guang Li, Jiafeng Mao, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “DIVERSITY-DRIVEN GENERATIVE DATASET DISTILLATION BASED ON DIFFUSION MODEL WITH SELF-ADAPTIVE MEMORY”

    ②Koshiro Toishi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “ENHANCING ADVERSARIAL ROBUSTNESS OF FOUNDATION MODELS WITHOUT DATA CENTRALIZATION”

    ③Kaede Hayakawa, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “OUT-OF-DISTRIBUTION SAMPLE SELECTION GENERATED BY DIFFUSION MODEL TOWARD MODEL GENERALIZATION”

  • AI・機械学習分野における最難関国際会議 The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) のMain Trackに以下の論文が採択されました！

    今年の採択率は24.5% (5290/21575) で、2025年12月2日～12月7日にアメリカ・サンディエゴにて開催予定です。

    Wenyuan Li, Guang Li, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Hyperbolic dataset distillation,” International Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), San Diego, CA, USA, 2025. (Acceptance Rate: 24.5%)

    本研究は、初めて双曲空間上でデータセット蒸留を実現したものであり、高い新規性が査読で評価されました。

    https://neurips.cc/Conferences/2025

  • 3Dシーン評価に関する以下の研究成果が、コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスInternational Conference on Computer Vision(ICCV2025)のワークショップに採択されました！

    ICCVは2025年10月19日-23日に，アメリカ合衆国・ハワイで開催予定です．

    Yuiko Uchida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Objectness Similarity: Capturing Object-Level Fidelity in 3D Scene Evaluation,” International Conference on Computer Vision (ICCV2025) UniLight Workshop, 2025.

    https://unilight-workshop.github.io/unilight2025

  • 学生有志主催の第一回データマイニングサマーセミナーを開催しました！

    外部講師として、東京大学大学院工学系研究科博士後期課程3年の高柳剛弘さんをお招きし、金融ドメインにおけるデータマイニングに関して講演を行っていただきました。
    さらに、当研究室で進めている推薦システム・基盤モデルの研究の紹介を行い、学部生・大学院生・教員を交えた非常に活発な意見交換が行われました。

  • 住友ゴム工業株式会社様との新たな取り組みについて、2025年9月2日に都内で発表および技術展示会を実施しました！

    総合イノベーション創発機構データ駆動型融合研究創発拠点「D-RED」内に新たに設置される研究拠点「住友ゴムイノベーションベース・札幌」にてフィジカルAIなどの先端技術の研究と実用化に取り組みます！

    【報道発表】
    北海道新聞：煩雑な実験、AIロボが代行　住友ゴム、北大拠点で開発　「将来は製造現場にも」
    https://www.hokkaido-np.co.jp/article/1206613

    日刊工業新聞：住友ゴム、北大と連携　札幌に新研究拠点
    https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00759351

  • リモートセンシング分野に特化した大規模マルチモーダルモデルに関する研究論文が、学術論文誌 Remote Sensing (IF: 4.1) に採録されました！

    Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “GeoJapan Fusion Framework: A large multimodal model for regional remote sensing recognition,” Remote Sensing, 2025. (Accepted for publication)

    https://www.mdpi.com/journal/remotesensing

    ※本研究成果は、日本無線株式会社との連携による研究成果です．

  • ドメイン特化型表現学習に関する以下の研究成果が、画像処理分野のトップ論文誌IEEE Transactions on Image Processing (IEEE TIP, IF=13.7)に採択されました！

    Ren Togo, Nao Nakagawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Exponential Dissimilarity-Dispersion Family for Domain-Specific Representation Learning,” IEEE Transactions on Image Processing, 2025.

    https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=83

  • 札幌にて開催された土木学会AI・DXサマーシンポジウム 2025 にて１件の発表を行いました！

    福井千菜美，王暢，蘭子文，李広，田村彰浩，花田剛志，前田圭介，高橋翔，小川貴弘，長谷山美紀，“文字領域検出およびLMMによるスキャン図面の数値識別”

    本成果は、AI・データサイエンス論文集にも掲載予定です。
    本研究は、DREDのSIP事業において、ネクスコ・エンジニアリング北海道との産学連携により実施されました。

  • 当研究室と住友ゴム工業株式会社様との新たな連携についてメディアに取り上げていただきました！

    総合イノベーション創発機構データ駆動型融合研究創発拠点「D-RED」にて、実世界で自律的に判断・動作するフィジカルAIなど先端技術の研究と実用化に取り組みます！

  • 2025年7月29日～8月1日に京都にて開催された国内最大規模の画像の認識・理解シンポジウムMIRU2025にて4件の口頭発表、9件のポスターを発表しました!

    2025年7月29日～8月1日に京都にて開催された国内最大規模の画像の認識・理解シンポジウムMIRU2025にて4件の口頭発表、9件のポスターを発表しました!

    【口頭発表】

    • 渡部航史, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀 (北大), “データの大域構造を考慮した近傍埋め込み手法に基づく深層表現の可視化”
    • Kenta Uesugi, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Leveraging Counterfactuals for Automatic Composed Image Retrieval Dataset Generation with In-context Learning”
    • Ren Togo, Ryo Shichida, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Efficient Fine-Tuning and Uncertainty-Aware Personalized Federated Learning for Medical Vision-Language Models”
    • He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Efficient Fine-Tuning and Uncertainty-Aware Personalized Federated Learning for Medical Vision-Language Models”

    【ポスター発表】

    • Yuiko Uchida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “An Object-Focused Metric for 3D Scene Evaluation Based on Features of an Object Detection Model”
    • Kaede Hayakawa, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “OOD Reduction of Generated Image by Diffusion Model toward Data Augmentation”
    • Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Adversarial Perturbation to Prevent Concept Bleed-through in Continual Learning of Personalized Generative Models”
    • Koshiro Toishi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Robust Adversarial Defense Against Multiple Attacks Without Data Centralization”
    • Ryota Goka, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Near-miss accident anticipation using video images on construction machinery”
    • Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Novel-view Acoustic Synthesis Based on Audio Point Cloud Optimization”
    • Mingzhuo Li, Guang Li (Hokkaido Univ.), Jiafeng Mao (UTokyo), Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Self-Adaptive Memory for Diversity-Driven Dataset Distillation Using Diffusion Model”
    • Ayaka Tsutsumi, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa (Hokkaido Univ.), Satoshi Kondo (Muroran Institute of Technology), Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Medical Image Classification Based on Dual Model Weight Selection and Self-Knowledge Distillation”
    • Ren Tasai, Guang Li, Ren Togo, Minghui Tang, Takaaki Yoshimura, Hiroyuki Sugimori, Kenji Hirata, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.), “Privacy-aware Domain-Incremental Continual Self-Supervised Learning for Chest CT Images”

    また、以下の賞を受賞しました！

    【MIRUオーディエンス賞】

    • 渡部航史

    【MIRU学生奨励賞】

    • 渡部航史、朱赫、上杉健大

    【評価貢献賞】

    • 前田圭介先生

  • MLLMを用いたゼロショット精密交通標識認識に関する研究が、人工知能分野の権威ある論文誌Knowledge-Based Systems（IF=7.6）に採択されました！

    Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-domain multi-step thinking: Zero-shot fine-grained traffic sign recognition in the wild,” Knowledge-Based Systems, 2025. (Accepted for publication)

    https://www.sciencedirect.com/journal/knowledge-based-systems

    なお、本研究は日本無線株式会社との共同研究となります。

  • ITE Transactions on Media Technology and Applicationsに論文が採択されました！

    当研究室から投稿していた、注視領域推定に関する論文がITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採択されました。
    Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Few-shot Personalized Saliency Prediction Based on Interpersonal Gaze Patterns”, 2025.

  • 台湾（高雄）にて開催されたコンシューマエレクトロニクス関連の国際会議 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan, 2025 (ICCE-TW)において，修士２年の久保田君がPresentation Awardに選出されました！

    Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of Model Merging for Open-Vocabulary Models with Parameter Efficient Fine-Tuning Leveraging Distributed Data”

    誠におめでとうございます！

  • 7月16日-18日まで台湾高雄で開催されているコンシューマエレクトロニクス関連の国際会議 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan, 2025 (ICCE-TW)にて、以下の5件の研究を発表しました！

    1. Ryo Takahashi, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Personalized Visual Emotion Classification through Discrete Prompt Tuning of Large Multimodal Model”

    2. Shilin Liu, Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Stabilizing Self-consuming Training Loop on Music Generation Based on Music Embeddings”

    3. Chang Wang, Chinami Fukui, Ziwen Lan, Guang Li, Akihiro Tamura, Tsuyoshi Hanada, Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text Detection for Culvert Engineering Drawings Based on Data Transformation and Model Fusion”

    4. Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of Model Merging for Open-Vocabulary Models with Parameter Efficient Fine-Tuning Leveraging Distributed Data”

    5. Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Evaluation of Effectiveness of Adversarial Defense Model Using Only Brain Activity Information”