香港城市大学、中国科学技術大学、大連理工大学、湖南大学の研究者らは、ニューラルネットワークを用いて、2D手書きスケッチからリアルタイムに法線マッピング（ノーマルマッピング）を生成するインタラクティブシステムを発表しました。
論文：Interactive Sketch-Based Normal Map Generation with Deep Neural Networks
著者：Wanchao Su, Dong Du, Xin Yang, Shizhe Zhou, Hongbo Fu
本稿は、手書きスケッチからリアルタイムに法線マップを自動的に推論するニューラルネットワークを用いた手法を提案します。提案手法では、入力スケッチを法線マップに変換するために、敵対生成学習のGAN（Generative Adversarial Network）フレームワークを利用します。
また、選択したポイントにユーザー指定の法線を組み込むことにより、システムのインタラクティブ性をさらに向上させます。これらにより、リアルタイムのスケッチ・ツー・ノーマルを実現し、デザイナにとっての有用なツールにつながる可能性も導きました。
関連
スタンフォード大学ら、敵対生成学習のCWGANを用いて自然言語テキストから3Dモデルを生成する手法を発表 | Seamless