■ 
https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9f6c908d5b7
- 影、AO、SSR,レイマーチ雲、大気散乱、ボリューメトリックフォグなど全部入り
- 17:20 ボリューメトリックフォグによる空島の地形に沿った近距離雲
- メッシュで作成した雲を濃度マップとしてボリューム化して3Dノイズと合成
■ エースコンバット7における”空の革新”について 
https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9cb6579df11
- ミー散乱、雲底、雲頂など雲の基礎知識
- TrueSky採用、パイロットに雲の特性を聞いて反映
- ジオメトリ→TureSky→半透明の順で描画
- 大気のミー散乱、ハイトフォグを調整
- ミッション４ではシンガポールヘイズを再現、隣国の野焼きで黄色くなる
- リニアに保管できるので日の出などが作れる
- 雲の上下の高さとボリュームの幅で調整
- 雲の量を変えるとアンビエントが変わる
- 雲の上下の密度バランスで全体の形状を設定、上を濃くすると迷路っぽくなる
- 夏のモコモコした雲→仏の薄い雲をパラメータ
- 順方法、逆方向の産卵、アンビエント、太陽光の減衰率、ゴッド令などのパラメータで高原計算
- エッジのパラメータは重要だがアーティファクトも出やすい。この辺は拡張している
- 雲の配置を2Dテクスチャで設定できる拡張
- 赤：雲を増やす 緑：減らす 青：そのままにする
- 半透明合成用のTranslusency Modifireは自前追加したらしい…
- ボクセルを視線に向くようにスライスすることで四角いアーティファクトが消せる
- 様々な改善により、雲が占めるGPUコストが全体の3〜4割くらいに抑えられた
■ レイ・トレーシングのデータ構造を極める！ 
https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c63bce679db2
- ほぼ全てのレンダラがBVHを使用(Bounding Volume Hertrlcy)
- First-Hit 最初に当たった
- Any-Hit 当たるかどうかだけ調べる(AOや影で使う)
- Multi-Hit 原点から近い順に全ての接触を調べる(半透明で使う)
■ 「強い」を作るだけが能じゃない！ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた 
https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c8f2a755dbc1
- 自分と敵の相対位置やプレイヤーとの距離など97個のパラメータを与えて学習
- いて欲しい適正な距離や、やって欲しい行動に報酬を与えることで個性を与えて望む形に学習させていく
- 行動を補正したい時には再学習させるのではなく、追加で報酬を与えてコントロール(手移動でやってもいい？)
- プレイヤーと敵、どちらか片方はちゃんとしたAIにしないと学習が進まない
- 特定の連続攻撃が欲しいならそういう行動をセットにしておく
- シチュエーションごとに学習が必要なので、複雑なステージで戦わせたいならそこで学習する必要がある
- 保証ができないのと確認方法が課題
■ プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 1 バリエーション生成 
https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9c3b18b187c
- 三分割、特殊等分割にボタンを追加して作業フローを簡略化
- 種子の発芽シミュレーションの話
- Pythonの使い所の話
■ プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 2 機械学習 
https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9c3c8c9a39d
- 機械学習の話
- 建築の話
質疑：
- pythonの情報ソースは？
- no more retake
- 背景はどう作ってる？
- 今回のでもは河川＋６角形でボロの意分割
- 実際製品では、最短のルート検索から求められる合理的な道を用意してそこに面した正面を
