本セミナーでは、視覚基盤モデル (Vision Foundation Model) を技術者向けに解説します。この技術は視覚言語モデル (VLM) 、視覚言語行動モデル (VLA) へと発展し、実世界との接点としてPhysical AI (Embodied AI) への適用が注目されています。そこで視覚基盤モデルの技術を解説し、工学分野・製造業に与える影響を考察します。

1. 視覚基盤モデルの重要性
   1. 外界を認識し、行動する上で「見る」ことの重要性
   2. 深層学習の深化:物体検出、領域分割など視覚タスクの広がり
   3. タスクごとのモデルから基盤モデルへの進化
   4. 自動運転、ロボット、製造業における応用
2. 自己教師あり学習
   1. 自己教師あり学習 (Self-supervised Learning) の意義
   2. 自己教師あり学習手法 (対比学習: Contrastive Learning)
   3. マスク画像モデリング (Masked Auto-encoder)
   4. 自然言語処理分野での成功 (BERT、GPT) の波及
3. Transformerのインパクトとマルチモーダル学習
   1. 画像分野におけるTransformer のインパクト
   2. マルチモーダル学習:画像とテキストの融合 (CLIP)
   3. 視覚言語モデル (Vision Language Model) における言語の役割
   4. 外観検査への視覚言語モデルの応用:汎用外観検査
   5. 集約型視覚基盤モデル
      • AM-RADIO [CVPR2024]
      • RADIO-v2 [CVPR2025]
4. 三次元 (3D) 世界への拡張:3D表現学習
   1. 二次元 (2D) 視覚からの発展:なぜ3D理解が重要なのか?
   2. 三次元表現手法 (その1) :Neural Radiance Fields (NeRFs)
   3. 三次元表現手法 (その2) :3D Gaussian Splatting
   4. スチューデントt分布の適用:3D Student Splatting and Scooping [CVPR2025]
   5. VGGT:Visual Geometry Grounded Transformer [CVPR2025]
   6. CADとの連携:CADTalk [CVPR2024]、CADDreamer[CVPR2025]
5. 行動理解とロボティクスへの視覚基盤モデルの応用
   1. 動画像からの人間動作理解:視覚の役割深化
   2. マークと軌跡の利用
      • Set-of-Mark:SoM
      • Trace-of-Mark:ToM
   3. Magma: A Foundation Model for Multimodal AI Agents [CVPR 2025]
   4. ロボットシミュレーションにおけるVLA (Vision-Language-Action) モデル
   5. 言語による汎化性+推論による行動計画・実行の進化
   6. UI ナビゲーションから点検作業支援/安全管理への発展の可能性