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第1回:シーン制作するための準備 キャラクター・背景編 | MotionBuilderでカットシーン制作 | AREA JAPAN


[SIGGRAPH 2018] Mode-Adaptive Neural Networks for Quadruped Motion Control

概要

我々は、モード適応型ニューラルネットワークと呼ばれるリアルタイムの4連モーション合成のための新しい方法を提示する。 私たちのシステムは、位相または歩行の歩行のためのラベルを必要とせずに、構造化されていないモーションキャプチャデータに関するエンドツーエンドの方法で訓練されています。 このシステムは、ゲームや映画で自然なアニメーションを作成するために使用することができ、その品質が実用的である可能性があるそのような体系的アプローチのうちの最初のものです。 これはUnity 3DエンジンとTensorFlowで実装され、ACM Transactions on Graphics / SIGGRAPH 2018で公開されています。

He Zhang(エジンバラ大学 研究大学院生 情報学部)
Sebastian Starke(エジンバラ大学 研究大学院生 情報学部)
幸村 琢(エジンバラ大学情報学部准教授)
Jun Saito(Adobe Research)

いやぁ~素晴らしい。こういう技術が生まれることで、ローコストでコンテンツの品質が高まりますからね~。
論文・コードはGitHubで公開されておりますので、興味のある方はチェックしてみてください。
このデモはUnityが使われています。

同士らによる前身の技術「PFNN (Phase-Functioned Neural Networks)」も昨年話題になりましたね。
こちらはSIGGRAPH 2017で公開され、日本ではCEDEC 2017で日本語で解説されてました。

Phase-Functioned Neural Networks for Character Control

CEDECの記事は4Gamerさんが詳しく記載してます。
[CEDEC 2017]ニューラルネットがキャラの動きを自然に,処理負荷を低くする? キャラクターアニメーション品質向上に向けた新提案 – 4Gamer.net

関連リンク

GitHub – sebastianstarke/AI4Animation: Character Animation in Unity3D using Deep Learning and Biologically-Inspired Artificial Intelligence
AI4Animation/Paper.pdf at master · sebastianstarke/AI4Animation · GitHub

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