--- title: 複数の深度推定モデルを比較して、スマホで撮影した写真のボケをミラーレス級に近づける #iosdc #b tags: #iosdc author: [Kazuya Ueoka](https://image.docswell.com/user/fromkk) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/3EK92XLVED.jpg?width=480 description: iOSDC Japan 2026 にて登壇した内容です。 CfP はこちら。 https://fortee.jp/iosdc-japan-2026/proposal/aa8e908d-9dc0-4c52-a120-79eda6928736 published: September 12, 26 canonical: https://image.docswell.com/s/fromkk/5Q27RW-iOSDC-Japan-2026-DepthSlides --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK92XLVED.jpg) 複数の深度推定モデルを比較して、スマホで撮影した写真のボケをミラーレス級に近づける iOSDC Japan 2026 @fromkk # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73W456Q75.jpg) Question ? # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKQDVWJG.jpg) どっちがiPhoneで撮影したでしょう？ # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKLXVXE8.jpg) 正解は← # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVQLZ3EQ.jpg) iPhone 17 Pro SIGMA fp / SIGMA 28-70mm F2.8 DG DN CONTEMPORARY # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLWX4YEL.jpg) 今日のゴール iPhone で撮った写真 背景までくっきり → ミラーレスで撮った写真 主題だけが浮き上がる # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQY38G6JP.jpg) Profile struct Profile { let name = "Kazuya Ueoka" let job = "iOS Developer" let x = "@fromkk" let github = "fromkk" let note = "fromkk" let basedOn = "Saitama, Japan" let favorite = "Photography" } # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4W125M71.jpg) iOSDC Japan 登壇歴 • 2017 自分が欲しいとアプリを作った LT • 2018 ツールとして利用するUIテスト 15min • 2019 iOS 12 以下でDark mode に対応した地獄の話 LT • 2020 Catalyst に対応したアプリをリリースするまでのリジェクト集 LT • 2020 iOS には無いmacOS 独自機能を Catalyst で実装する 20min • 2021 note のiOS アプリで実装したアクセシビリティの全て 20min • 2022 ノートアプリのテキストエディタの解体新書 20min • 2025 独自UIで実現する外部ストレージデバイスの読み書き 20min # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YGMWY7G.jpg) # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGK361J2.jpg) ! 発表の中で写真を撮影するタイミングがあります。せっかくなのでポーズとかしてもらえると嬉しいです ✌️ # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLZVYXJ3.jpg) # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WZ5DPJV.jpg) — カメラの仕組み なぜスマホで撮った写真はボケないのか # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MWY3PJ4.jpg) — カメラの仕組み カメラの元祖 出典: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:1646_Athanasius_Kircher_-_Camera_obscura.jpg # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3W4566E5.jpg) — カメラの仕組み Camera Obscura 出典: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Camera_Obscura_box18thCentury.jpg # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKQDVM7G.jpg) — カメラの仕組み レンズ • 針の穴だけのカメラ・オブスキュラは光量が少なくて暗い • 光を集めるためにレンズが使われるように • 虫眼鏡のような凸レンズが一般的 https://www.irasutoya.com/2013/03/blog-post_385.html # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKLXVQJ8.jpg) — カメラの仕組み レンズ • 針の穴だけのカメラ・オブスキュラは光量が少なくて暗い • 光を集めるためにレンズが使われるように • 虫眼鏡のような凸レンズが一般的 • 現代では様々なレンズを組み合わせてできている https://www.sigma-global.com/jp/lenses/c021_28_70_28/?tab=construction # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVQLZPJQ.jpg) — カメラの仕組み 凸レンズのシミュレーション レンズは光を一点に集める。集まる位置とスクリーンがずれると像がにじんでボケになる 焦点距離 f 60 物体の高さ 40 物体〜レンズの距離 140 レンズ〜スクリーンの距離 120 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLWX4QJL.jpg) — カメラの仕組み f値 • レンズだけだと光が多すぎて、にじみや収差が出て、被写界深度も浅くなりすぎる • 絞りで入る光を制限すると、被写界深度が深くなりピントが合わせやすくなる • f値 = 焦点距離 ÷ 絞りの直径 • 小さいほど開いている（ボケる）、大きいほど絞っている（ボケない） # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQY38GW7P.jpg) — カメラの仕組み 被写界深度 絞りを開ける（f値 小）ほど、ピントが合う範囲を示す緑の帯が狭くなる f値 f/4.0 被写体までの距離 150 近点 125 遠点 188 # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74W1251E1.jpg) — カメラの仕組み 被写界深度 同じ被写体をf値だけ変えて撮影 f/1.4 — f/1.4 — f/1.7 — f/2 — f/2.4 — f/2.8 — f/3.3 — f/4 — f/4.8 — f/5.6 — f/6.7 — f/8 — f/9.5 — f/11 — f/13 — f/16 開放（f値 小）ほど背景がボケ、絞り込むほど奥までシャープになる # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YGMW5EG.jpg) — カメラの仕組み センサーサイズ • センサーが大きいほど • たくさんの光を受け取れる • 被写界深度が浅くなる（ボケやすい） • iPhone 17 Pro の最大センサーは 1/1.28型 • 面積はフルサイズの約 1/12 実寸比 (mm) 中判 (44x33) フルサイズ (36x24) APS-C (23.5x15.6) マイクロフォーサーズ (17.3x13) 1型 (13.2x8.8) iPhone 17 Pro 1/1.28型 (9.8x7.3) # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWGK36W72.jpg) — スマホの写真 スマホで撮影した写真の問題点 センサーが小さい 被写界深度が深くなり、そもそもボケにくい 全体をはっきり写す絵作り どこにもピントが合っているように見せにいく 主題が背景に埋もれる 結果として情報量の多い、散らかった写真になりがち # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLZVY273.jpg) — COLUMN スマホでも 背景をぼかす方法 01 被写体に近づく 最短撮影距離まで寄る 02 被写体と背景を離す 03 望遠側 (2x / 5x) で撮る 焦点距離が長いほど被写界深度は浅くなる 1x 24mm 1x 2x 4x 8x # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WZ5R67V.jpg) — スマホの写真 ポートレートモード • 2016年10月配信の iOS 10.1 で初登場 (iPhone 7 Plus) • 当初はデュアルカメラの視差から深度を推定して、撮影したい対象以外のボケを生成 • iPhone 12 Pro 以降は LiDAR スキャナも活用され、深度の精度が向上 • 当初はポートレートモードにわざわざ変更する必要があった • 最近は普通に撮影して後でf値を変更することも可能 • 撮影した写真によってはボケに違和感があることも # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75MWY8574.jpg) — スマホの写真 ポートレートモード • 2016年10月配信の iOS 10.1 で初登場 (iPhone 7 Plus) • 当初はデュアルカメラの視差から深度を推定して、撮影したい対象以外のボケを生成 • iPhone 12 Pro 以降は LiDAR スキャナも活用され、深度の精度が向上 • 当初はポートレートモードにわざわざ変更する必要があった • 最近は普通に撮影して後でf値を変更することも可能 • 撮影した写真によってはボケに違和感があることも # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J29QGKGER.jpg) スマホで撮影した写真をミラーレス級に近づけるためのアプローチ 写真 iPhoneで撮った 普通の写真 → 深度を得る AVDepthData or ML モデル → ぼかす Core Image の ブラーフィルター → 結果 ミラーレス級の ボケ # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4WVNGJM.jpg) 深度を得る 写真 iPhoneで撮った 普通の写真 → 深度を得る AVDepthData or ML モデル → ぼかす Core Image の ブラーフィルター → 結果 ミラーレス級の ボケ 写真に埋め込まれた深度 → 無ければ ML モデルで推定する # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNY9MX878.jpg) — 深度を得る 写真に埋め込まれた深度情報を取得 // HEIC の補助データから AVDepthData を取り出す let source = CGImageSourceCreateWithData(data, nil)! let info = CGImageSourceCopyAuxiliaryDataInfoAtIndex( source, 0, kCGImageAuxiliaryDataTypeDisparity ) as! [AnyHashable: Any] let depth = try AVDepthData( fromDictionaryRepresentation: info ) // 視差（近い = 明るい）に統一して CIImage にする let disparity = depth.converting( toDepthDataType: kCVPixelFormatType_DisparityFloat32 ) let image = CIImage(cvPixelBuffer: disparity.depthDataMap) 元画像 AVDepthData # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9P2N8XJ3.jpg) — 深度を得る 配布されている ML モデルを利用して深度を推定する • MiDaS Small • Depth Anything V2 Small (F16) • Depth Pro • Depth Anything 3 (DA3-SMALL) # Page. 30 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8D5K89ED.jpg) — 深度を得る スペック比較 MiDaS Small DA V2 Small Depth Pro DA3 Small 公開 2020年 2024年6月 2024年10月 2025年11月 開発元 Intel ISL HKU / TikTok Apple ByteDance バックボーン CNN ViT-S ViT-L ×2 ViT-S 相当 パラメーター数 約21M 24.8M 約504M 公称 0.08B ※ モデルサイズ 32MB 48MB 1.8GB 61MB 入力解像度 256x256 518x392 1536x1536 504x378 深度の種類 相対深度 相対深度 絶対深度（メートル） 相対深度 ライセンス MIT Apache-2.0 apple-amlr Apache-2.0 # Page. 31 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELMYZRM7R.jpg) — 深度を得る 深度の種類 MiDaS Small DA V2 Small Depth Pro DA3 Small 深度の種類 相対深度 相対深度 絶対深度（メートル） 相対深度 • 相対深度: どこが手前でどこが奥かが分かる • 絶対深度: メートル単位の実距離が分かる • Depth Pro は焦点距離の推定も可能 • 本物のレンズの被写界深度計算を再現したい場合に有効 # Page. 32 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMYNVR6JW.jpg) — 深度を得る ライセンス MiDaS Small DA V2 Small Depth Pro DA3 Small ライセンス MIT Apache-2.0 ※ apple-amlr Apache-2.0 ※ • ※ Apache-2.0 なのは Small だけ。DA V2 は Base / Large、DA3 は Large 以上が CC-BY-NC-4.0 で商用不可 • apple-amlr は Apple Machine Learning Research Model License。研究用途向けなので、商用アプリへの組み込みは不可と考えるのが安全 # Page. 33 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9D2RN79.jpg) — 深度を得る モデル比較シミュレーター 写真を選んでください 表示モード 深度画像 モデルの入手・変換コード 推論コード 写真ライブラリから選択 ファイルから選択 iPhoneから受信 # Page. 34 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ1DR8JX.jpg) ぼかす 写真 iPhoneで撮った 普通の写真 → 深度を得る AVDepthData or ML モデル → ぼかす Core Image の ブラーフィルター → 結果 ミラーレス級の ボケ 深度をマスクにして、Core Image のブラーフィルターで背景だけをぼかす # Page. 35 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK92XRLED.jpg) — ぼかす 様々なボケを試して最適なものを選ぶ Core Image のブラーは7種類。役割で分けると4グループ • 一様にぼかす: CIBoxBlur / CIDiscBlur / CIGaussianBlur • 場所ごとに強さを変える: CIMaskedVariableBlur • レンズ風: CIBokehBlur • 演出寄り: CIZoomBlur / CIMotionBlur # Page. 36 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73W458675.jpg) — ぼかす フィルターごとのボケの違い 元画像 ボケなし CIBoxBlur 一様: 正方形 CIDiscBlur 一様: 円 CIGaussianBlur 一様: ガウス分布 CIMaskedVariableBlur 深度で強さが変わる CIZoomBlur 演出寄り（目的に合わない） CIMotionBlur 演出寄り（目的に合わない） CIBokehBlur レンズ風（リング強調） # Page. 37 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKQDMMJG.jpg) — ぼかす フィルターごとのボケの違い 元画像 ボケなし CIBoxBlur 一様: 正方形 CIDiscBlur 一様: 円 CIGaussianBlur 一様: ガウス分布 CIMaskedVariableBlur 深度で強さが変わる CIZoomBlur 演出寄り（目的に合わない） CIMotionBlur 演出寄り（目的に合わない） CIBokehBlur レンズ風（リング強調） # Page. 38 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKLXRQE8.jpg) — 作例 01 / 07 Before 元の写真 After DA3-SMALL → CIBokehBlur + ToneCraft で色味調整 # Page. 39 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVQLRPEQ.jpg) — 作例 02 / 07 Before 元の写真 After DA3-SMALL → CIBokehBlur + ToneCraft で色味調整 # Page. 40 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLWXMQEL.jpg) — 作例 03 / 07 Before 元の写真 After DA3-SMALL → CIBokehBlur + ToneCraft で色味調整 # Page. 41 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQY38RWJP.jpg) — 作例 04 / 07 Before 元の写真 After DA3-SMALL → CIBokehBlur + ToneCraft で色味調整 # Page. 42 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4W128171.jpg) — 作例 05 / 07 Before 元の写真 After DA3-SMALL → CIBokehBlur + ToneCraft で色味調整 # Page. 43 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YGM257G.jpg) — 作例 06 / 07 Before 元の写真 After DA3-SMALL → CIBokehBlur + ToneCraft で色味調整 # Page. 44 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGK3RWJ2.jpg) — 作例 07 / 07 Before 元の写真 After DA3-SMALL → CIBokehBlur + ToneCraft で色味調整 # Page. 45 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLZVR2J3.jpg) — まとめ 今日やったこと カメラの歴史と仕組みを振り返る 写真に埋め込まれた深度情報を取得する 配布されているモデルで深度を推定する ボケのフィルターを比較する 今回の選択 モデル Depth Anything 3 (DA3-SMALL) フィルター CIBokehBlur # Page. 46 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WZ516JV.jpg) ToneCraft 写真の色補正・レタッチ この機能は ToneCraft v1.5 以降で 試せます 「フォーカスぼかし（fツール）」 タップでピント位置を決めて、スライダーでボケ量を調整。処理はすべて端末内で完結します。 App Store で配信中 apps.apple.com/jp/app/id6760603749 # Page. 47 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MWY45J4.jpg) 3Dプリンターを使って自作レンズに初挑戦 ♡ 40 かっくん / iOS Developer 2026年7月26日 11:00 今年もiOSDC Japan 2026にCFPを出して無事採択して頂きました。 https://note.com/fromkk/n/nccfcc581863e # Page. 48 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E29QGVG7R.jpg) 参考書籍 カメラとレンズのしくみがわかる光学入門 安藤幸司 著 / インプレス https://amzn.to/4gWqVue # Page. 49 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4WV3GEM.jpg) (Optional) 深度推定はボケ以外にも使える • 背景削除: 手前だけ残して背景を透過・差し替え • オブジェクト選択: タップした位置と近い深度の領域を選択 • その他（空間写真、フォグ/空気遠近法、リライティング、3D 点群/メッシュ化、AR オクルージョン、etc...） # Page. 50 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENY9MV8J8.jpg) 深度で背景削除デモ 写真を選んでください 写真ライブラリから選択 ファイルから選択 # Page. 51 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79P2N6XE3.jpg) PR # Page. 52 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78D5KZ97D.jpg) extension DC {} Day1 9/18(金) 19:00〜22:00 LINEヤフー 赤坂オフィス https://extension-dc.connpass.com/event/391184/ Day2 9/19(土) 12:30〜19:00 六本木ヒルズ某所 https://extension-dc.connpass.com/event/391185/ # Page. 53 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LMYZDMJR.jpg) Kanagawa.swift 10/31(土) 12:00〜21:00 / Hamee 株式会社 (小田原) https://japan-region-swift.connpass.com/event/389036/ # Page. 54 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMYNVP6EW.jpg) # Page. 55 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER9D21NJ9.jpg) 11 21 Saitama.swift #1 彩の国へようこそ Saitama.swift #1 ハッシュタグ: #saitama_swift 募集内容 運営枠 1000円（会場払い） 登壇枠 1000円（会場払い） 参加枠 1000円（会場払い） 出席登録 （イベント開始時間の2時間前から終了時間まで、参加者のみに公開されます） グループ Japan-\(region).swift 日本の各地域で開催されるSwift コミュニティイベント イベント数 17回 メンバー数 235人 開催前 2026/11/21(土) 14:00〜18:00 Googleカレンダー icsファイル このイベントに参加できます 受付票を見る ※受付や入場方法は主催者の案内に従ってください。 申し込みキャンセル 開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません 募集期間 2026/06/29(月) 08:00〜 2026/11/21(土) 18:00 https://japan-region-swift.connpass.com/event/397259/ # Page. 56 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQ1DY8EX.jpg) 11 21 Saitama.swift #1 サブイベント Saitama.swift #1 懇親会 本編では語れないことも...? Saitama.swift #1 懇親会 ハッシュタグ: #saitama_swift 募集内容 参加枠 4000円（会場払い） 出席登録 （イベント開始時間の2時間前から終了時間まで、参加者のみに公開されます） グループ Japan-\(region).swift 日本の各地域で開催されるSwift コミュニティイベント イベント数 17回 メンバー数 235人 開催前 2026/11/21(土) 18:00〜20:00 Googleカレンダー icsファイル 参加は 2026/09/30 に確定されます 申し込みキャンセル 開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません https://japan-region-swift.connpass.com/event/397260/ # Page. 57 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K92X3L7D.jpg) 所沢って？ • どこ？ • 何があるの？ # Page. 58 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3W45G6J5.jpg) 所沢って？ • どこ？ • 何があるの？ フィードバックしてくれよな！