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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!

この記事は約1分19秒で読めます

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!


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キャラクターのアニメーション化は、オブジェクトや環境とのやり取りに関して困難な作業です。 代わりにコンピューターの脳を使用した場合はどうなりますか? この研究では、このようなアニメーションを処理できるデータ駆動型の深層学習フレームワークであるニューラルステートマシンを紹介します。 このシステムは、モーションキャプチャデータからキャラクターとシーンの相互作用を学習し、シンプルな制御コマンドから高品質のアニメーションを生成します。 このフレームワークは、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でき、データ駆動型キャラクターアニメーションのシーンインタラクションタスクを処理する最初のフレームワークです。 この調査はUnityとTensorFlowで実装され、ACM Transactions on Graphics / SIGGRAPH Asia 2019で公開されています。

この研究チームは四足歩行アニメーションでも昨年話題を集めましたね
AIの技術で、より良いものをローコストで生み出せるようになる未来が楽しみです。この手の技術を手軽に使用出来るように、早くツールやサービスとして降りてきてほしいなぁ…

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