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アニメーション・リギング 技術

RemoCap: Disentangled Representation Learning for Motion Capture - 単一映像から人体の動きを構築する際に遮蔽物があっても比較的高精度な結果を生み出せる新技術!!

中国の研究者らによる「RemoCap: Disentangled Representation Learning for Motion Capture」技術のご紹介。単一映像から人体の動きをキャプチャーする際に遮蔽物があっても比較的高精度な結果を生み出せる新技術!

WHAM:Reconstructing World-grounded Humans with Accurate 3D Motion - 単眼ビデオからグローバル座標系で3D人間のモーションを正確かつ効率的に再構成する技術!

カーネギーメロン大学やマックス・プランク知能システム研究所らの研究者による『WHAM:Reconstructing World-grounded Humans with Accurate 3D Motion』という技術に注目が集まっています。動画から人物のモーションを構築する技術です。

SLoMo: A General System for Legged Robot Motion Imitation from Casual Videos - 動物や人間を撮影した動画から脚式ロボット向けに動きを転送する為のフレームワーク!

何気なく取った動物や人物の映像から脚式ロボット向けに動きを転送する為のフレームワーク『SLoMo: A General System for Legged Robot Motion Imitation from Casual Videos』が公開されています。

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Mechanics-Aware Deformation of Yarn Pattern Geometry - ニットの縫い方応じた変形をアニメーションに適用するアプローチ!SIGGRAPH 2021技術論文

Georg Sperl氏、Rahul Narain氏、ChrisWojtan氏らによるニットの縫い方応じた変形をアニメーションに適用するアプローチ「Mechanics-Aware Deformation of Yarn Pattern Geometry」のSIGGRAPH 2021向け技術論文と動画が公開されています。

Local Motion Phases for Learning Multi-Contact Character Movements - バスケットボール等の複雑な動きもOK!ディープラーニングを活用したモーション合成フレームワーク!SIGGRAPH 2020

エジンバラ大学とElectronic Artsの共同研究の「Local Motion Phases for Learning Multi-Contact Character Movements(マルチコンタクトキャラクターの動きを学習するためのローカルモーションフェーズ)」SIGGRAPH 2020 向け技術論文

RigNet: Neural Rigging for Articulated Characters - ディープラーニングでモデルへのリギングを自動で行ってくれる技術!SIGGRAPH 2020 論文

ディープラーニングを用いてモデルへの骨組み込みとスキニングといったリギングのための工程を自動で行ってくれる技術「RigNet: Neural Rigging for Articulated Characters」というのが話題を集めています!SIGGRAPH 2020 技術論文!

Talking Head Anime from a Single Image - 深層学習を用いて一枚のキャラクター画像から顔アニメーションを制作するシステム

Google JapanのソフトウェアエンジニアPramook Khungurn氏による、深層学習を用いて一枚のキャラクター画像から顔アニメーションを制作するシステム 「Talking Head Anime from a Single Image」 が話題を集めております。

DReCon - ユービーアイソフトによるゲームでの実行を想定した深層強化学習とモーションマッチングを用いた物理ベースのアニメーション制御技術!

ユービーアイソフト モントリオールによる、ゲームでの運用を想定した、深層強化学習とモーションマッチングを用いた物理ベースのアニメーション制御技術「DReCon: Data-Driven Responsive Control of Physics-Based Characters」

Neural State Machine for Character-Scene Interactions - ディープラーニングを活用しキャラクターとオブジェクトとの干渉アニメーションを良い感じにする技術!

スコットランド「エジンバラ大学(The University of Edinburgh)」Sebastian Starke氏、He Zhang氏、幸村 琢氏、Adobe ResearchのJun Saito氏らによる「Neural State Machine for Character-Scene Interactions」!SIGGRAPH 2019 Asia技術論文!

Photo Wake-Up - 1枚の写真から人物を3Dモデルとして抽出しアニメーション!ワシンントン大学とFacebook.Incによる技術!

ワシントン大学のChung-Yi Weng氏、Brian Curless氏、Facebook.IncのIra Kemelmacher-Shlizerman氏らによる、1枚の写真から人物の3Dモデルを生成しアニメーションさせる 技術「Photo Wake-Up: 3D Character Animation from a Single Photo」


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