Mode-Adaptive Neural Networks for Quadruped Motion Control - ニューラルネットを用いた4足歩行キャラの制御技術！ぬるぬる気持ち良い！

スコットランド最大の大学、「エジンバラ大学(The University of Edinburgh)」Sebastian Starke氏、He Zhang氏、幸村琢氏、Jun Saito氏らによる「Mode-Adaptive Neural Networks for Quadruped Motion Control」ニューラルネットワークを用いた4足歩行キャラクターの制御！SIGGRAPH2018技術論文

[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。