Houdini 21 新機能を徹底解説!各種新機能や ML などで広がるゲーム開発の未来 #ポリゴンナイト | CREATIVE VILLAGE SEMINAR

ZibraGDS - ZibraAIが巨大なジオメトリデータのシーケンスを超高速...

ZibraAIが、巨大なジオメトリデータのシーケンスを超高速&軽量再生させる為のUnreal Engine 5向けプラグイン「ZibraGDS」を発表しました!ティザー映像とアルファ版の待機リストへの登録が可能です!

続きを読む

Blender 4.5 Blending objects together - ...

CGMatterが話題のポスプロ処理によるっメッシュブレンドを制作する手順動画「Blender 4.5 Blending objects together」を公開しています!

続きを読む

OverCrowd - Massive Crowd Simulation - 頂...

Unreal Engine 5向けの群衆シミュレーションプラグイン「OverCrowd」がFab上でリリースされました!頂点アニメーションテクスチャ(VAT)とNiagaraを活用し、大規模な群衆シミュレーションも軽快に動作させることが可能とのこと!

続きを読む

光で語る物語 ~ ゲームライティングの美学と技術 ~ - AAAタイトルを手掛け...

AAAゲームタイトルに携わられたライティングアーティストのMaria Yue氏によるオンライン講座『光で語る物語 ~ ゲームライティングの美学と技術 ~』が、2025年9月29日(月)にCGWORLD ONLINE ACADEMYにて開催されます。

続きを読む

AutoBlend v1.0 - ポストプロセスを使用したスクリーンスペースのメ...

Shahzod Boyhonov(@specoolar)氏によるポストプロセスを使用したスクリーンスペースのメッシュブレンド機能を追加出来るBlenderアドオン「AutoBlend v1.0」がリリースされました!

続きを読む

Autodesk Flow Studio ソフトウェア | Autodesk Flow Studio 2025 の価格と購入 | Autodesk

Multi-Person Interaction Generation from Two-Person Motion Priors - 複数人の人間のモーションや関係性を2人の関係から作り出す技術アプローチ!

この記事は約2分13秒で読めます

スコットランド グラスゴー大学(University of Glasgow)の 研究チームが発表した「Multi-Person Interaction Generation from Two-Person Motion Priors」。 既存の2人モーション拡散モデルを再利用して、多人数同時のリアルなインタラクション生成を可能にする技術!SIGGRAPH 2025 発表技術論文です。

Multi-Person Interaction Generation from Two-Person Motion Priors

高水準の制御を伴うリアルな人間の動きを生成することは、社会理解、ロボット工学、アニメーションにとって極めて重要な課題である。近年、高品質なMOCAPデータが利用できるようになり、データ駆動型の様々なアプローチが発表されている。しかし、多人数インタラクションのモデリングはまだあまり研究されていない分野である。本論文では、グラフ駆動インタラクションサンプリング(Graph-driven Interaction Sampling)を紹介する。これは、既存の二人用運動拡散モデルを運動プライアとして活用することで、リアルで多様な多人数インタラクションを生成できる手法である。多人数インタラクション合成に特化した新しいモデルをトレーニングする代わりに、我々の重要な洞察は、複雑な多人数インタラクションを空間的・時間的に分離し、2人インタラクションのグラフ構造にすることである。こうして、生成タスクを、互いの動きを条件とする同時一人動作生成に分解する。さらに、生成された多人数インタラクションにおける身体部位の相互貫入のようなアーチファクトを低減するために、拡散サンプリングスキームに2つのグラフ依存誘導項を導入する。従来の研究とは異なり、本手法は、個々の動作を繰り返すことなく、様々な高品質の多人数インタラクションを生成することができる。広範な実験により、本手法は、様々な二人及び多人数インタラクションを生成する際に、アーチファクトの低減において既存の手法を常に上回ることが実証された。

  • 目的: 高品質な 多人数の人間モーション生成 は、これまでロボティクスやアニメーションなどで難しい課題。
  • 問題: モーション撮影データは豊富でも、多人数の交流を再現するデータは少なく、モデルの拡張が困難。
  • 提案:
    • まず 2人間のモーション生成モデル(拡散モデル)を活用することで、 グラフ構造によって多人数のモーションを生成する仕組みを構築。
    • Pairwise Interaction Graph と呼ばれるグラフを用いて、各キャラクターの動きを隣接ノードに制御を条件付け。
    • 各ノード(人物)は 1対1の既存モデル によって動きが生成。
  • アーティファクト制御: 非接続ペア間の関節の干渉や不要な接触を防ぐため、Proxemics(距離)損失GLI(Gauss Linking Integral)損失を導入し、サンプリング時に最適化してリアルな干渉回避を実現。
  • 結果: 最大10人以上の多人数でも 多様で自然なインタラクション を生成可能。従来手法より干渉や滑らかさに優れた性能を実証。

群衆シミュレーション系ツールでもこれくらいの絡みを自動で作ってくれると便利そうですね。今後の発展が楽しみです。Githubにはコードも公開済みです。詳細はプロジェクトページをチェックしてみてください!

リンク

Screenshot of wenningxu.github.io

プロモーション


関連記事

  1. CrossShade Shading concept sketches using cross-section curves - コンセプトスケッチのストロークカーブ情報から法線を生成し美しい陰影を表現!SIGGRAPH2012技術論文

    2013-05-28

  2. Luma Dream Machine - Luma AIから突如高品質な動画生成AIが発表!無料でお試し可能!

    2024-06-13

  3. Segment Anything Model 2 (SAM2) - Meta社による動画内からオブジェクトを識別可能なAIモデルが発表!Github上でソース公開!

    2024-08-05

  4. The Matrix: Infinite-Horizon World Generation with Real-Time Moving Control - 16FPS 720pでリアルタイムに無限動画生成!AIパワーで無限に世界を作り上げる新技術が発表!

    2024-11-21

コメントをお待ちしています。

コメント

日本語が含まれない投稿は無視されます。-Posts that do not include the Japanese will be ignored-(スパム対策-anti Spam-)

3D人-3dnchu-

3D/2D/VR/GAME/AIなどのCGに関連する個人的に気になる情報をほぼ毎日紹介!XやYoutubeなども是非フォローよろしくお願いします!

※当サイトの一部記事にはアフィリエイトが含まれております。

アーカイブ

カテゴリ

おすすめ商品Pickup

注目の記事

PR


PR






   
USD
3D人のLINEアカウントを作りました!
友だち追加


follow us in feedly

RSSリーダーで購読する


ほしい物リスト公開中!
3D人運営に援助!
Amazonでリストを見る

Discordチャンネル公開

pixivFUNBOXページ公開!




おすすめ商品Pickup

おすすめ記事

ページ上部へ戻る