NVIDIA at SIGGRAPH 2026
7 月 19 ～ 23 日
L.A. Convention Center
ロサンゼルス
SIGGRAPH 2026 で NVIDIA と共に、最先端のグラフィックス研究、ニューラル レンダリング、シミュレーション、AI が、人間や機械による世界の創造と理解をどのように変革しているかを発見しましょう。NVIDIA は、ニューラル レンダリングおよび生成レンダリング、フィジカル AI とロボティクスのワークフロー、リアルタイム シミュレーション、ビジュアル コンピューティングの未来に焦点を当てたトレーニング ラボ、コミュニティ イベント、技術セッションを提供いたします。
NVIDIA 基調講演
7 月 20 日 (月) 3:45–4:45 p.m. PT
7 月 21 日 (火) 7:45–8:45 a.m. JST
NVIDIA AI 研究およびエンジニアリングのリーダーである Neil Ashton、Edward Liu、Ming-Yu Liu と共に、コンピューター グラフィックスとシミュレーションを形作る最新の進化を体験してください。 最先端のニューラル レンダリング手法、世界モデルの開発における進歩、AI で構築された AI のシミュレーション手法について探ります。
最近の研究事例やデモを通じて、これらのテクノロジがあらゆる専門分野において、デジタル世界の構築、レンダリング、利用方法をどのように変えているかを見ていきます。これには、クリエイティブ ツールや工業デザイン、ロボティクスや自律システムまで、あらゆるものを網羅します。
基調講演はライブ配信も予定しています。
Neil Ashton, Edward Liu, and Ming-Yu Liu
特別イベント
スケジュール概要 (現地時間)
| 開始時間 | 終了時間 | セッション | 種類 | 開催場所 |
|---|---|---|---|---|
| 10:30 a.m. | 10:50 a.m. | OpenVDB: Major Changes to File Format, NanoVDB and Tools (OpenVDB: ファイル形式、NanoVDB、ツールの主な変更) | ASWF Open Source Days | |
| 2:00 p.m. | 5:15 p.m. | NVIDIA: Beyond 3D: From Real-World Objects to Digital Assets and Physical AI (NVIDIA: 3D を超えて: 実世界の物体からデジタル アセットとフィジカル AI まで) | トレーニング ラボ | 403 A |
| 3:45 p.m. | 5:15 p.m. | How To Build End-To-End Physical AI Systems for Robots (ロボット向けのエンドツーエンドのフィジカル AI システムを構築する方法) | トレーニング ラボ | 408 A |
| 4:25 p.m. | 4:35 p.m. | A Reference Renderer for OpenUSD Interoperability (OpenUSD 相互運用性向けのリファレンス レンダラー) | ASWF Open Source Days | |
| 4:35 p.m. | 4:55 p.m. | OpenUSD Proposals Across Domains: Challenges and Methodology (ドメインをまたぐ OpenUSD の提案: 課題と手法) | ASWF Open Source Days |
| 開始時間 | 終了時間 | セッション | 種類 | 開催場所 |
|---|---|---|---|---|
| 11:00 a.m. | 12:00 p.m. | Educators' Day | Educator's Day | 411 |
| 3:45 p.m. | 4:45 p.m. | NVIDIA 基調講演 | 基調講演 | Hall K |
| 5:30 p.m. | 7:30 p.m. | NVIDIA 開発者ミートアップ | その他 | 招待制 |
Physical AI Day
RTX Rendering Day
AI in Production Day
| 開始時間 | 終了時間 | セッション | 種類 | 開催場所 |
|---|---|---|---|---|
| 9:00 a.m. | 9:50 a.m. | The Making of The Great Galactic War: Directing Generative Video in 3D (銀河大戦のメイキング: 3D での生成動画のディレクション) | AI in Production Day | 502A |
| 10:00 a.m. | 10:50 a.m. | DNEG と Brahma AI | AI in Production Day | 502A |
| 11:00 a.m. | 11:50 a.m. | Making the Old Stories New: Innovative Dreams and Moses (古い物語を新しく: 革新的な夢とモーセ) | AI in Production Day | 502A |
| 1:00 p.m. | 1:50 p.m. | Making ChikaBOOM!: AI, Animation, and the Artist-Centered Production Pipeline (ChikaBOOM! の制作: AI、アニメーション、およびアーティスト中心の制作パイプライン) | AI in Production Day | 502A |
| 2:00 p.m. | 2:50 p.m. | The Making of Sentinel: How AI Infrastructure Tools are Reshaping Film Production (Sentinel の構築: AI インフラ ツールが映画制作を再構築する方法) | AI in Production Day | 502A |
NVIDIA ハンズオン ラボ
提供:
7 月 19 日 (日)
11 a.m.–12:30 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
Vulkan と Direct3D 12 で構築されたリアルタイム レンダリングとレイ トレーシング アプリケーションの開発とデバッグに焦点を当てたこのハンズオン ラボで、高性能グラフィックス プログラミングの世界に飛び込みましょう。このラボでは、NVIDIA Nsight™ Graphics を効果的に活用してフレームの検査とデバッグを行い、一般的なレンダリング バグやパフォーマンスのボトルネックを特定し、診断する方法を学びます。
ラボの終了までに、参加者はツールとグラフィックス ランタイムの直接的な関連性を理解し、自身のアプリケーションで Nsight Graphics を使用できるようになります。取り上げる主なツールには、グラフィックス デバッガー、レイ トレーシング インスペクター、シェーダー デバッガー、GPU クラッシュ ダンプ インスペクターが含まれます。
初回:
7 月 19 日 (日)
2–2:25 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
2 回目:
7 月 20 日 (月)
9–9:25 a.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
このプレゼンテーションでは、NVIDIA のグラフィックス開発者ツールの現状に関する最新情報と、エージェント型 AI ワークフローが将来の方向性をどのように形作っているかについて紹介します。Nsight Graphics、Nsight Systems、Nsight Aftermath における最近の進歩を取り上げ、デバッグ、プロファイリング、クラッシュ分析機能における主な改善点と、AI による自動化の今後の展望を探ります。
参加者は、現在のツール環境に関する確かな理解と、グラフィックス開発者向けに構築されているエージェント型 AI 機能に関する実践的な洞察を得ることができます。このプレゼンテーションには、参加者が AI 支援ワークフローを直接使用して体験できる 2 つのハンズオン ラボと組み合わされています。
初回:
7 月 19 日 (日)
2:30–4 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
2 回目:
7 月 20 日 (月)
9:30–11 a.m.
NVIDIA Lab Room、502B
現代のグラフィックス アプリケーションは、デバッグがますます困難になっています。 レイ トレーシング、ニューラル レンダリングによる高度なレンダリング パイプライン、GPU クラッシュ、パフォーマンスのボトルネックにより、開発者は問題の真の原因を特定するまでに、大量のデータを辿り調査する必要に迫られることが多々あります。 それと同時に、AI を活用したツールが、開発者が複雑なシステムを調査し、理解する方法を変え始めています。
このハンズオン ラボでは、参加者は「謎の館 (Hall of Mysteries)」に参加します。これは、一連のリアルなレンダリングとパフォーマンスの課題を中心に構築されたインタラクティブなグラフィックス デバッグ体験です。 開発中の Nsight Graphics MCP (Model Context Protocol) サーバーのプレビュー版を使用して、参加者はプロフェッショナルなグラフィックス デバッグ ワークフローを用い、Vulkan アプリケーションを対象に、視覚アーティファクトの調査、レンダラーの動作分析、GPU クラッシュの診断、およびパフォーマンスの最適化を行います。参加者は、スクリプト形式のチュートリアルや従来のツールの使用方法に従うのではなく、AI ガイドによる調査を通じて、証拠を収集し、仮説を策定し、キャプチャとトレースを検査し、結論を検証します。 その過程で、AI 支援ワークフローが、実際のグラフィックス問題を解決するために必要なリーズニングと検証のスキルを維持しながら、デバッグを高速化する方法を学びます。
ラボが終了するまでに、参加者は複数のグラフィックス デバッグの課題を解決し、AI 支援ワークフローを使用して最新のグラフィックスアプリケーションにおける問題を調査および解決する実践的な経験を積むことができます。
初回:
7 月 19 日 (日)
4:15–5:15 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
2 回目
7 月 20 日 (月)
11:15 a.m.–12:15 p.m.
NVIDIA Lab Room、502B
このトレーニング ラボは、CPU と GPU のパフォーマンスを包括的に分析することに焦点を当て、Nsight Systems に組み込まれつつあるエージェント指向の未来をグラフィックス開発者に提供します。参加者は、AI エージェントがパフォーマンス分析を支援する実践的なシナリオに取り組みます。このセッションは、新たなモデルの機能と、リアルタイムおよびオフラインのグラフィックス パイプラインの実践的な現実とのギャップを埋めるものです。 あらゆるレベルの開発者が、エージェント型 AI ワークフローを現在どのように導入できるか、そしてどのようなイノベーションが控えているかについて、実用的な洞察を得ることができます。
7 月 20 日 (月)
1:30–3 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
このラボでは、NVIDIA Cosmos™ 3 の 3 つのコア機能であるリーズニング、世界生成、アクション予測を実際に操作しながら学習します。Cosmos 3 Nano Reasoner を使用し、思考連鎖推論を用いて、実際のロボット動画のキャプション、拡張プロンプトの生成、および合成映像の検証を行います。次に、Cosmos 3 と Cosmos-Transfer2.5 を使用して、それらのプロンプトからフォトリアルな動画を合成および変換し、新たな録画セッションなしでトレーニング データを拡張します。
最後に、Cosmos 3 をさまざまなアクション モードに適用し、シーン理解を具現化された制御コマンドに変換し、知覚 → 推論 → 行動ループを完成させます。
7 月 21 日 (火)
10:15–11:45 a.m. PT
Concourse Hall
このハンズオン コースでは、Khronos の主催により、プラットフォーム全体にわたるグラフィックス開発を簡素化するオープン ソースかつオープン ガバナンスのシェーディング言語、Slang を紹介します。シェーダー コードの複雑化に対処するために設計された Slang は、現在の GPU で最高のパフォーマンスを維持しながら、最新のプログラミング構造を提供します。
7 月 21 日 (火)
12–1:30 p.m. PT
Concourse Hall
Slang で GPU 機械学習推論パイプラインを構築する方法を学びます。 軽量でオープンな事前に記述されたカーネルセットを使用して、MNIST CNN をゼロから実装します。SafeTensors の重みをロードし、推論を実行し、より優れたパフォーマンスをもたらすカーネル融合を適用します。実践的でクロスプラットフォーム、かつ高度なカスタマイズ性 — ゲーム、ツール、研究に最適です。
7 月 22 日 (水)
9–10:30 a.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
NVIDIA フィジカル AI エージェント ブートキャンプ初のコースへようこそ。
フィジカル AI システムは、シミュレーション、ロボット テスト、またはトレーニングに使用される前に、レンダリング、検査、照会、そして信頼が可能な視覚世界を必要とします。このハンズオン コースでは、NVIDIA Omniverse™ ライブラリと AI エージェント支援開発を使用して、OpenUSD ベースの RTX™ ビューポートを構築する手順を通じて、その基盤を紹介します。
最小限の Python レンダラーから開始し、参加者は、USD シーンを読み込み、RTX 出力を表示し、カメラ ビューを公開し、シーン属性をクエリし、画像結果を書き込むインタラクティブなアプリを作成します。 また、目標を定義し、コンテキストを提供し、関連するスキルに名前を付け、生成された差分を確認し、コードを理解した後にのみ実行するという手順で、反復可能なエージェント ワークフローを学びます。
終了するまでに参加者は、動作する RTX ビューポート アプリケーションと、AI エージェントを使用してフィジカル AI ワークフロー向けの信頼性の高いグラフィックスおよびシミュレーション ツールを構築するための実践的な方法を習得することができます。
7 月 22 日 (水)
10:15–11:45 a.m. PT
Concourse Hall
GPU により高速化された物理エンジンである Newton と、ロボット学習向けの Isaac™ Lab との統合にについて学べる実践的なコースです。 Newton のアーキテクチャとインポート パイプライン、ソルバーとコンタクト チューニング、アーティキュレーションとセンサー、そして Newton を物理バックエンドとして使用する Isaac Lab でのポリシーのトレーニングと評価について解説します。
7 月 22 日 (水)
10:45 a.m.–12:15 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
物理学は、信頼性の高いフィジカル AI システム構築の中核をなすものであり、NVIDIA フィジカル AI エージェント ブートキャンプのこのコースでは、目視検査からシミュレーションの準備へと移行する方法を探ります。
フィジカル AI のワークフローには、構造化され、検証され、物理的に意味のあるアセットが必要です。 この実践的コースでは、以前の OpenUSD と RTX ビューポート ラボを基に、目視検査からシミュレーションの準備へと移行します。
参加者は、シミュレーション対応 (SimReady) ワークフロー向けに OpenUSD アセットを検証し、CAD やガウス スプラット コンテンツを USD に変換し、物理ステージを作成し、階段、斜面、その他のテスト レイアウトなどの環境を構築します。 これらによって、物理演算を有効にし、シーン オブジェクトをインタラクティブにし、シミュレーションを実行して、重力やユーザー入力の下でアセットがどのように動作するかを確認できるようになります。
最終的に参加者は、検証済みのアセット、変換された USD コンテンツ、ロボット テストやフィジカル AI ワークフローに対応できるインタラクティブ環境を備えた実行可能な物理シーンを手に入れることができます。
7 月 22 日 (水)
12–1:30 p.m. PT
Concourse Hall
シミュレーション向けのロボット USD アセットを準備する実践的なコース。物理チューニングがロボット学習の基盤である理由、OpenUSD/PhysX™ を使用したコライダーやジョイントの検査と構成、安定した現実的な動作を実現するための制御ゲインのチューニングを扱います。参加者は、ロボット ハンド アセットを操作し、シミュレーション対応のオーサリングにおけるベスト プラクティスを適用します。
7 月 22 日 (水)
1:45–3:15 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
Blender は、多くの 3D アイデアが最初に形になる場所です。NVIDIA フィジカル AI エージェント ブートキャンプのこのコースでは、その使い慣れたワークスペースを、他の場所に作業を移動させることなく、Omniverse ライブラリで拡張する方法を紹介します。 参加者は、AI エージェントを使用して、ovrtx、ovphysx、ovstage をライブ クリエイティブ ワークフローに接続する Blender 統合の足場を構築します。
このセッションでは、GPU により高速化されたパス トレース レンダリングを Blender のビューポートに取り込む手順を解説します。その過程で、Blender のシーン グラフが Omniverse を利用したレンダリングおよびシミュレーション サービスとどのように接続できるかをご覧いただくことができます。
最終的に参加者は、Blender 内で実行されている RTX レンダリングされた物理対応シーンに加えて、コンポーザブル Omniverse ライブラリが、アーティスト、テクニカル ディレクター、シミュレーション チームが使用する既存のツールをどのように拡張できるかを示す、より明確なモデルを入手できます。
7 月 22 日 (水)
3:30–5 p.m. PT
NVIDIA Lab Room、502B
NVIDIA フィジカル AI エージェント ブートキャンプのこの実践的なコースは、AI エージェントがシミュレーションのセットアップ パートナーとして機能し、空の USD ステージを、稼働する Isaac Sim™ ロボット シーンに変えます。 参加者は、URDF からロボット マニピュレーターをインポートし、事前にラボで作成したアセットまたはユーザーが選択した環境を使用してシーンを構成し、SimReady コンテンツを Isaac に取り込んでテストします。
このセッションでは、「シーンに何もない状態」から「ロボットが立方体を拾い上げる状態」までの実践的なプロセスに焦点を当てます。 参加者は、ロボットを構成し、オブジェクトを準備し、物理動作を検証し、シーンを調整し、基本的なピックアンドプレース タスクを実行します。 エージェント スキルが、反復可能なセットアップ ステップを処理するため、参加者はシーン インテント、シミュレーション チェック、タスク動作に集中できます。
最終的に参加者は、物理法則が検証されたロボット、インタラクティブなアセット、そして OpenUSD シーン構築とロボティクス シミュレーションを橋渡しするピックアンドプレース タスクの成功例が含まれた、構成済みの Isaac Sim シーンを手に入れることができます。
7 月 23 日 (木)
10:15–11:45 a.m. PT
Concourse Hall
実環境の 3D ガウシアン スプラット シーン向けの新たなキャプチャからシミュレーションまでのパイプラインを紹介します。ここでは、オブジェクトのセグメンテーション、最新の学習ベースの手法を使用したボリュメトリック機械的特性の予測、およびスプラットとメッシュを組み合わせた物理シミュレーションのための研究ベースのソリューションをご紹介します。これらはすべて Kaolin ライブラリの最新機能によってサポートされています。
7 月 23 日 (木)
12–1:30 p.m. PT
Concourse Hall
NVIDIA Omniverse NuRec Gaussian ベースの再構築技術を使用して、ロボット テスト向けの大規模シーンを再構築し、マルチ GPU トレーニング、オブジェクト セグメンテーション、抽出を実行する方法を学びます。 このラボでは、NVIDIA Isaac Lab におけるロボット シミュレーション向けのデータ取得、再構築、オブジェクト レベルの統合に関する基本概念を、ステップバイステップのワークフローで解説します。
SIGGRAPH での NVIDIA Resarch による研究発表
SIGGRAPH における NVIDIA パートナー
NVIDIA プログラム
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研究者向け
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教育者向け
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開発者向け
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クリエイター向け
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スタートアップ向け
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デザイナー向け
NVIDIA Research
NVIDIA は素晴らしい人材と画期的な研究により築かれた企業です。 NVIDIA の世界トップクラスの研究者やインターンが、フィジカル AI、ディープラーニング、並列コンピューティングなどの幅広い分野で活躍しています。詳細については、最新の論文をご覧ください。
NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) 教育キット プログラム
NVIDIA では、AI と GPU コンピューティングを授業に取り入れるための教材を提供しています。 これらの重要な分野を理解し、実践的な専門知識を身につけるための基盤を提供するために設計された、ダウンロード可能な教材とオンライン コースをご覧ください。
ツール、学習リソース、フォーラムにアクセス
無料の NVIDIA 開発者プログラムは、包括的なリソース、ツール、専門家のコミュニティと開発者をつなぎ、高速アプリケーションとソリューションの構築を支援します。
NVIDIA RTX Spark™ — 新章、開幕
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NVIDIA Studio: クリエイターのために開発、インスピレーションを刺激するように設計
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スタートアップ企業の皆様へ—ここから始めましょう
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NVIDIA RTX PRO Blackwell
リアルタイム レイ トレーシングやニューラル レンダリングから、AI を活用したコンテンツ制作や物理ベースのシミュレーションまで、未来を形作るアーティスト、研究者、スタジオ向けに開発されたテクノロジをご覧ください。 NVIDIA RTX PRO は、クリエイターや研究者に、デスクトップ、スタジオ、パイプライン全体において、従来の限界を超えるパフォーマンスと機能を提供します。
これまで働いたことのないような職場
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