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Meta AIによる、テキストプロンプトから動画を生成する技術「Make-A-Video」が発表されました。

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DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusi...

Google Researchチームらによる、テキストから画像への拡散モデルを使用し、NeRF(Neural Radiance Field)を構築する事で、3Dデータ無しで3D形状を生成できる技術「DreamFusion」が登場していました。

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Einstar - プロ向け3Dスキャナなどでお馴染みSHINING 3D社から...

ハイエンド3Dスキャナなどでお馴染みSHINING 3D社から、赤外線 VCSEL プロジェクター3つ、ステレオ深度カメラ2つ、RGBカラー カメラ 1つを搭載したハンディ3Dスキャナ「Einstar」が登場!

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VRM1.0 - お馴染みの日本発3Dアバター向けファイル形式!遂に正式リリース...

一般社団法人VRMコンソーシアムは、2022年9月22日、3Dアバター向けファイル形式「VRM」のバージョン 1.0を正式にリリース!

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BagaPie V8 - Geometry Nodesをベースとした便利ツールセ...

Antoine Bagattini氏によるModifier Nodes、Geometry NodesをベースとしたBlender 3.2,3.3向け無料アドオン「BagaPie Modifier」とアセットをセットにした「BagaPie Assets」の最新バージョンがリリースされています!

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Maya、3ds Max のインディー版 | AREA JAPAN | Autodesk

DeepMimic - 物理を基礎としたキャラクタースキルの例題指導深層強化学習!SIGGRAPH 2018

この記事は約2分18秒で読めます

「DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills(物理を基礎としたキャラクタースキルの例題指導深層強化学習)」 SIGGRAPH 2018技術論文!


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ドラゴンクエストXII | タイトル | 中途採用 | SQUARE ENIX -RECRUTING-


SIGGRAPH 2018: DeepMimic paper (main video)

内容

キャラクターアニメーションの長年にわたる目標は、データ駆動型の動作仕様を、物理シミュレーションで同様の動作を実行できるシステムと組み合わせることで、摂動や環境変動に対する現実的な対応を可能にすることです。複雑なリカバリの学習、形態の変化への適応、ユーザ指定の目標の達成など、広く知られた強化学習(RL)手法を幅広いモーション・クリップの模範を模倣できるロバストな制御ポリシーを学習するために適用できることを示します。この手法では、キーフレームの動き、モーションキャプチャされたフリップやスピンなどの高度に動的なアクション、ターゲットを絞ったモーションを処理します。モーション擬似の目的をタスクの目的と組み合わせることで、インタラクティブな設定でインテリジェントに反応するキャラクターを訓練することができます。たとえば、所望の方向に歩くことによって、またはユーザが指定した目標にボールを投げることによって達成される。したがって、このアプローチは、RLメソッドおよび物理ベースのアニメーションによって提供される柔軟性および一般性を用いて、モーションクリップを使用して所望のスタイルおよび外観を定義する利便性およびモーション品質を組み合わせる。さらに、さまざまなスキルの豊富なレパートリーを実行できるマルチスキルエージェントを開発するために、複数のクリップをラーニングプロセスに統合するためのさまざまな方法を検討します。我々は、複数のキャラクター(人間、アトラスロボット、二足歩行の恐竜、ドラゴン)を使用し、歩行、アクロバット、武道などの様々なスキルを使用して結果を実証します。RLメソッドと物理ベースのアニメーションによって提供される柔軟性と汎用性を備えています。さらに、さまざまなスキルの豊富なレパートリーを実行できるマルチスキルエージェントを開発するために、複数のクリップをラーニングプロセスに統合するためのさまざまな方法を検討します。我々は、複数のキャラクター(人間、アトラスロボット、二足歩行の恐竜、ドラゴン)を使用し、歩行、アクロバット、武道などの様々なスキルを使用して結果を実証します。RLメソッドと物理ベースのアニメーションによって提供される柔軟性と汎用性を備えています。さらに、さまざまなスキルの豊富なレパートリーを実行できるマルチスキルエージェントを開発するために、複数のクリップをラーニングプロセスに統合するためのさまざまな方法を検討します。我々は、複数のキャラクター(人間、アトラスロボット、二足歩行の恐竜、ドラゴン)を使用し、歩行、アクロバット、武道などの様々なスキルを使用して結果を実証します。

Google翻訳

逆境に負けず動き続けるキャラが何とも言えない…
いやぁでも凄い。

関連リンク

DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills
Towards a Virtual Stuntman – The Berkeley Artificial Intelligence Research Blog


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