Publications

1. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Deep Curvilinear Editing: Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Pretrained Deep Generative Model," Proc. of The IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2023 (CVPR2023), Jun., 2023. paper. code.

2. Takehiro Aoshima, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Deep Discrete-Time Lagrangian Mechanics," ICLR2021 Workshop on Deep Learning for Simulation (SimDL), Virtual, May, 2021. paper

1.  Takashi Matsubara, Takehiro Aoshima, Ai Ishikawa, and Takaharu Yaguchi, "Deep Energy-Based Discrete-Time Physical Model for Reproducing Energetic Behavior," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025. (accepted) 

1.  Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Deep Curvilinear Editing: Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Pretrained Deep Generative Model," Proc. of The IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2023 (CVPR2023), Jun., 2023. paper. code.

2. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Learning Attribute Curvilinear Coordinates for Pretrained Deep Generative Model," 2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, Mar., 2023.

3. Takehiro Aoshima, and Takashi Matsubara, "Nonlinear and Commutative Editing in Pretrained GAN Latent Space," NeurIPS 2022 Workshop on NeurReps, New Orleans, Nov., 2022.

4. Takehiro Aoshima, Takashi Matsubara, and Takaharu Yaguchi, "Deep Discrete-Time Lagrangian Mechanics," ICLR2021 Workshop on Deep Learning for Simulation (SimDL), Virtual, May, 2021. paper

1. Takehiro Aoshima, Yusuke Shinohara, Byeongseon Park, "Video Consistency Distance for Temporally Consistent Image-to-Video Generation," 第28回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2025), 京都, 8月, 2025.

2. 青嶋 雄大，西村 太一，近藤 雅芳, "動画生成における文字崩れの評価のためのデータセットと評価指標の提案," 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2024), 熊本, 8月, 2024.

3. 青嶋雄大，松原崇, "深層生成モデルのための可換かつ非線形な画像編集, " 2023年度 第37回人工知能学会全国大会(JSAI2023), 熊本, 6月, 2023.

4. 青嶋雄大，松原崇, "深層生成モデルの潜在空間における可換な属性ベクトル場の学習, " 複雑コミュニケーションサイエンス研究会, 北海道, 3月, 2023.

5. 青嶋雄大, 松原崇 , "GANの潜在空間における非線形な属性座標系の学習," 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022), つくば, 11月, 2022年.

6. 青嶋雄大, 松原崇, “GANの意味空間における属性ベクトル場の学習,” 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), vol. 122, no. 90, IBISML2022-12, pp. 94-99, 沖縄, 6月, 2022.

7. 青嶋雄大，松原崇，谷口隆晴, “深層離散時間ラグランジュ力学モデル,” 日本応用数理学会 2021年度 年会, オンライン 9月 2021.

8. 松原崇，青嶋雄大，石川歩惟，谷口隆晴，”物理現象のエネルギー挙動を離散時間で保証する深層学習シミュレーション,” 2021年度 第35回人工知能学会全国大会(JSAI2021), オンライン, 6月, 2021.

9. 青嶋雄大，松原崇，谷口隆晴，”離散時間ラグランジュ力学のニューラルネットワークによるモデル化,” 2021年度 第35回人工知能学会全国大会(JSAI2021), オンライン, 6月, 2021.

1. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Deep Curvilinear Editing: Commutative and Nonlinear Image Manipulation for Pretrained Deep Generative Model," 第26回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2023), 浜松, 7月, 2023.

1. 2023年度 人工知能学会 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭発表部門), 青嶋雄大, 松原崇, "深層生成モデルのための可換かつ非線形な画像編集"

1. 青嶋雄大, 松原崇, "潜在空間で画像編集―大きさ・色・形，思いどおりに画像を編集！," in コンピュータビジョン最前線 Winter 2023, 共立出版, 2023. 

1. Takehiro Aoshima and Takashi Matsubara, "Semantic Images Editing by Operations on Latent Space of Deep Generative Models," 日本画像学会誌, vol. 62, no. 6, pp.579-587, 2023.