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win-winになる「XのCG添削」のメリット! | CGアーティストShiz氏...

ロンドン在住でハリウッド映画のコンポジット(合成)に携わるCGアーティストのShiz氏が「#CG添削希望」の取り組みについて、「添削をする側(レビュワー)」になるメリットを交えてnoteで解説しております。

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多くの武器モデルをてがけた経験を持つシニア3DクリエイターのTim Bergholz氏による、武器モデルの制作解説コース「Ultimate Weapon Tutorial 2 – The Complete Hard-Surface Masterclass」がCG&デジタルアート関連チュートリアルサービスWingfoxにて取り扱いされています!

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Pixal3D | 入力画像に対してピクセル単位でより忠実な3Dモデルを生成可能...

Tsinghua University、Tencent ARC Lab、Victoria University of Wellingtonの共同研究チームによる「Pixal3D」が公開!入力画像に対して“ピクセル単位で忠実”な3Dモデル生成を目指したImage-to-3D技術!

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EZ-Tree | 50以上のパラメータで調整可能!ブラウザ上で動作するプロシー...

Dan Greenheck氏による、JavaScript&Three.jsで開発したブラウザ上で動作するプロシージャルツリージェネレーター「EZ-Tree」のご紹介。法線を丸めるRounded Normal機能も実装されました!

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AI4AnimationPy | Metaの研究チームによるニューラルネットワークを用いたAI駆動型キャラクターアニメーションのためのPythonフレームワークをGithub上で公開!

この記事は約1分26秒で読めます

Meta Research所属のPaul Starke氏とSebastian Starke氏がNumPy/PyTorch を用いた Python 環境で実現するAI駆動型キャラクターアニメーションのためのPythonフレームワーク「AI4AnimationPy」をGithub上で公開!

AI4AnimationPy

AI4AnimationPyはニューラルネットワークを用いたAI駆動型キャラクターアニメーションのためのPythonフレームワークです。
モーションキャプチャ処理、トレーニングおよび推論、アニメーションエンジニアリング、さらにオプションとしてリアルタイムレンダリング機能を提供します。これらはすべて、NumPy/PyTorch を用いた Python 環境で実現されます。データ処理、特徴量抽出、ニューラルネットワークのトレーニング/推論、可視化を単一の Python フレームワークに統合することで、AI4Animation の Unity への依存を解消します。

  • Entity-Component-System (ECS):ゲームエンジン風のライフサイクルを備えたアーキテクチャ (Update / Draw / GUI)
  • ベクトル化された数学ライブラリ: 四元数、軸角表現、行列、オイラー表現、鏡像変換
  • ニューラルネットワークのアーキテクチャ:MLP、オートエンコーダー、フローマッチング、コードブックマッチング
  • リアルタイムレンダリング(オプションRaylib 経由
  • IK(Inverse Kinematics)ソルバー
  • モーション機能モジュール: ルート軌跡、関節接触など
  • GLB, FBX, BVH インポートパイプライン:NPZシリアライゼーションを使用して
  • 3つの実行モード:スタンドアロン、ヘッドレス、手動

これまた中々興味深いフレームワーク
気になる方は是非チェックしてみてください!

リンク

Screenshot of facebookresearch.github.io
Screenshot of github.com

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