過去のお知らせ
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2026年9月13日〜17日にフィンランド・タンペレで開催された、世界最大規模の画像処理に関する国際会議 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2026) にて、当研究室から以下の研究成果を発表しました。
研究室からは4本の論文がICIP 2026に採択されています。
[1] Ren Togo, Ryo Shichida, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
“Zero-Shot Memorability Control in Diffusion Models”
[2] Junya Yamamori, Ren Togo, Teruhisa Yamashiro, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
“Learning Interpretable Interior Style Semantics via Large Multimodal Model Representations”
[3] Ryusei Mikami, Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
“Out-of-Distribution Detection via Uncertainty Distinction with Dirichlet Gaussian Process”
[4] Kotone Mutsuna, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
“Action Difference Identification via Multi-view Reliability Ranking”
また、IEEE Open Journal of Signal Processingに採択された以下の研究成果についても、ICIP 2026にて発表しました。
Mingzhuo Li, Guang Li, Linfeng Ye, Jiafeng Mao, Takahiro Ogawa, Konstantinos N. Plataniotis, Miki Haseyama
“SAS: Semantic-Aware Sampling for Generative Dataset Distillation”
[2]の研究は株式会社ニトリホールディングスとの共同研究成果です。
また、SASに関する研究はトロント大学および東京大学との共同研究成果です。
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2026年9月8日～9月12日にスウェーデン・マルメにて開催されたコンピュータ・ビジョン分野のトップカンファレンス European Conference on Computer Vision 2026 (ECCV 2026) にて、当研究室から以下の１件の発表を行いました！
Hongxu Ma*, Guang Li*, Shijie Wang, Dongzhan Zhou, Baoli Sun, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Zhihui Wang,
“FD²: A Dedicated Framework for Fine-Grained Dataset Distillation,”
European Conference on Computer Vision (ECCV), Malmö, Sweden, 2026. (* Equal Contribution)
なお、本研究は、浙江大学、大連理工大学、上海AI Labおよびクイーンズランド大学との国際共同研究の成果です。
北海道大学プレスリリースはこちらから
https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/260819_pr5.pdf
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株式会社ニトリホールディングスとの共同研究成果について、プレスリリースが公開されました！
本研究では、大規模マルチモーダルモデルを活用し、部屋の“雰囲気”を数値化する技術を開発しました。
本研究成果は、IEEE International Conference on Image Processing（ICIP 2026）にて発表予定です！
詳細はニトリホールディングスのプレスリリースをご覧ください！
https://www.nitorihd.co.jp/…/991a1545644507e400e4037b9b…
ニトリホールディングス ニュース一覧
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2026年12月1日–4日にマレーシア・クアラルンプールで開催されるコンピュータグラフィックス・インタラクティブ技術分野のトップ国際会議 SIGGRAPH Asia 2026 に、当研究室から投稿していた単一の三人称映像からの一人称映像生成に関する以下の研究が採択されました！
[1] Yuki Katayama, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Egocentric Video Generation from a Single Exocentric Video via Human–Scene Geometry Alignment.” (Posters)
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9月12日午後1時よりHBC北海道放送にて放送される「へぇ～！って言わせて～北海道大学創基150周年特番～」にて「AIは人の心を読めるのか」をテーマに当研究室の観光地推薦AI「GroupRec」が紹介されます！
麒麟・川島明さんと森田絹子アナウンサーに実際にAIを体験していただきました！
また、当研究室の長谷山美紀教授のインタビューも放送される予定です！
是非ご覧ください！
https://www.hbc.co.jp/tv/heeteiwasete
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9月1日から4日まで金沢大学で開催された第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026）にて、メディアダイナミクス研究室より以下の3件の発表を行いました！
[1] 上杉健大, 斉藤直輝, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “Vision-Language-Action モデルの内部特徴量による既知/未知タスクにおける失敗カテゴリの推定”
[2] 清野竜生, 斉藤直輝, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “失敗検出に基づく隠れ状態の摂動選択による Vision-Language-Action モデルの推論性能改善に関する検討”
[3] 中島佑, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀, “道路附属物点検効率化のための単眼深度推定およびセグメンテーションに基づいたUAV 自律制御”
ご聴講に来てくださった皆様、ありがとうございました！
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ECCV 2026に採択されたデータセット蒸留に関する論文について、北海道大学よりプレスリリースされました。
Hongxu Ma*, Guang Li*, Shijie Wang, Dongzhan Zhou, Baoli Sun, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Zhihui Wang, “FD²: A Dedicated Framework for Fine-Grained Dataset Distillation,” European Conference on Computer Vision (ECCV), Malmö, Sweden, 2026. (* Equal Contribution)
なお、本研究は、浙江大学、大連理工大学、上海AI Labおよびクイーンズランド大学との国際共同研究の成果です。
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3Dシーン評価に関する以下の論文（主著：M2 内田）が国際論文誌 IEEE Access (IF=4.2) に採択されました！
本研究では、3Dシーン内の個々のオブジェクトに注目し、各オブジェクトが適切に認識できる品質かを評価する新たな指標「Detectability Score」を提案しています。
Yuiko Uchida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Rethinking 3D Scene Evaluation from an Object-Centric Perspective,” IEEE Access.
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2026年10月26-29日に兵庫県神戸市にて開催されるコンシューマエレクトロニクス分野の国際会議IEEE Global Conference on Consumer Electronics 2026 (GCCE2026)に、当研究室より投稿していた以下の14件の論文が採択されました！
[1] Bincheng Peng, Guang Li, Ping Liu, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Efficient linear-probe dataset distillation for pre-trained vision models”
[2] Ge Tian, Guang Li, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Adaptive multi-level response matching for point cloud dataset distillation”
[3] Seiya Kidoguchi, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Instruction-tuned vision language model for bridge inspection with reason-based prompts”
[4] Ibuki Kameya, Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A privacy-preserving unlearning framework based on pixel-level encryption”
[5] Tatsuki Yamada, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Does side really matter? Investigating left-right bias in skeleton-based human action recognition”
[6] Toma Onozuka, Koshiro Toishi, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Mitigating concept bleed-through in continual personalized image generation via latent space-based target selection”
[7] Kentaro Oishi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Application of deep autoencoding Gaussian mixture model for anomaly detection in hyperspectral analysis of rubber materials”
[8] Akira Hasegawa, Kenta Kubota, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Towards low-power time-series anomaly detection with spike-based variational autoencoder”
[9] Akari Maeda, Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Spatial audio reproduction from 3D Gaussian splatting scenes via mesh conversion and mesh-based acoustic simulation”
[10] Takuya Kinoshita, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Quantifying task difficulty for LLMs based on reasoning trajectories”
[11] Shin Kawamura, Tatsuki Seino, Naoki Saito, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Prompt refinement for vision-language-action models under incomplete instructions for robot control”
[12] Yuki Iwasa, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Ranking refinement with context-dependent acoustic preference for music recommendation”
[13] Ryuki Unno, Koshi Watanabe, Keigo Sakurai, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Impact of expert-following strategies in financial asset recommendation”
[14] Genki Masuyama, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Local temporal onset density control in symbolic music arrangement via sparse autoencoders”
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2026年11月7日-11日にイタリア・ローマで開催される情報検索・データマイニング分野のトップカンファレンスInternational ACM Conference on Knowledge and Information Management(CIKM2026)に当研究室から投稿していた推薦システムに関する以下の2本の論文が採択されました！
[1] Keigo Sakurai, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “The edge spectrum of choice-derived item graphs: Strong and weak edges encode different relations in collaborative filtering.” (Full Paper Track、採択率：27%)
[2] Keito Kozaki, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Diagnosing lexical text-anchor retrievability in sequential recommendation benchmarks.” (Short Paper Track、採択率：30%)
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8月3日から6日まで出島メッセ長崎で開催された画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2026)にて、メディアダイナミクス研究室より22件の発表を行いました！
このうち以下の3件の発表がMIRUオーディエンス賞を受賞しました！
・佐藤雅也, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “出力分布に基づくMLLM推論：Visual Question AnsweringのためのMLLMにおける視覚情報と内部知識の統合改善”
・Tomoya Mitsui, Ren Togo, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Attention- and Interference-Guided Adaptive VLM-LLM Merging for Improved Perception-Reasoning Trade-offs”
・Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Spatially Consistent Soundscape Generation from 3D Gaussian Splatting Scenes”
また、M1 三ツ井君、D3 吉田君、M1 鄧君がそれぞれMIRU学生奨励賞を受賞しました！
ご聴講に来てくださった皆様、ありがとうございました！
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8月3日から6日まで出島メッセ長崎で開催される画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2026)にて、メディアダイナミクス研究室より以下の22件(招待講演：2件，オーラル：5件，ポスター：15件)の発表を行います！
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7月20日から24日にかけてオーストラリア・メルボルンにて行われた情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval(SIGIR2026)のShort Paper Trackにて当研修室から1件の発表を行いました！
Keito Kozaki, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Revisiting the role of learned attention weighting in SASRec”
Paper: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3805712.3809967
Code: https://github.com/keito0329/revisiting-sasrec
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マルチメディア信号処理に関する国際会議 IEEE 28th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP 2026) に以下の論文が採択されました！
Tomoya Mitsui, Ren Togo, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Observation-Guided Model Merging for Vision-Language Reasoning via Attention Flow and Task Interference”
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3Dオーディオおよび没入型音響に関する国際会議 4th International Conference on Immersive and 3D Audio (I3DA 2026) に以下の論文が採択されました！
Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Toward AI-Assisted Soundscape Generation for 3D Scenes: Design and Perceptual Gap Analysis”
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本日、当研究室にて第二回データマイニングサマーセミナーを開催しました！
今回は、今秋よりマサチューセッツ工科大学博士後期課程に進学される武樋力哉さんさんをお招きし、情報検索・LLMに関する研究に関して講演をしていただきました！
さらに、当研究室で進めている推薦システムの研究に関して、活発な意見交換が行われました！
武樋さん、ありがとうございました！
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9月27日から10月2日にアメリカ・ミネアポリスにて開催される推薦システム分野のトップカンファレンス ACM Conference on Recommender Systems (RecSys2026) に当研究室より投稿していた逐次推薦に関する論文が採択されました！(採択率：18%)
Keito Kozaki, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Explaining Last-Item Reliance in Causal Self-Attention for Sequential Recommendation via Residual Dominance.”
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7月7日～10日にタイ・バンコクで開催されている回路・システム・コンピュータ・通信技術に関する国際会議International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2026)にて当研究室から2件の発表(主著：M2 吉田，D2 杜)を行いました！
https://itc-cscc2026.ecti-thailand.org
[1] Riku Yoshida, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimodal LLM-based Noise Filtering in Composed Video Retrieval Dataset”
[2] Shuailin Du, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhanced Medical Dataset Distillation via Two-Stage Classifier-Guided Diffusion”
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7月1日～3日に台湾・桃園にて開催された国際会議IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW2026)にて当研究室から3件の発表(主著：M2 登石，M2 吉田，M2 児玉)を行いました！
このうちM2 登石君の発表がBest Presentation Awardを受賞しました！
[1] Koshiro Toishi, Keisuke Maeda, Soichiro Kumano, Ren Togo, Toshihiko Yamasaki, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Analysis of Model Merging for Integrating Adversarial Robustness across Diverse Datasets in CLIP models.” (Best Presentation Award)
[2] Riku Yoshida, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Reliable Triplet Construction for Soccer Composed Video Retrieval Using Multimodal LLM Evaluation.”
[3] Hideo Kodama, Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Understanding the Layer-wise Role of Text-Stream Modulation in Diffusion Transformers.”
[1]の論文は東京大学との共同研究成果です．
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6月16日～19日にオランダ・アムステルダムで開催されたマルチメディア検索分野のトップカンファレンスACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR2026)のShort Paper Trackにて当研究室から1件の発表(主著：D3 張)を行いました！
Huaying Zhang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Reranking-based Analysis on Visual and Textual Query Contribution to Composed Image Retrieval.”
Paper:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3805622.3810811
Video:https://youtube.com/watch?v=SjC86IEjEAk
