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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

この記事は約1分2秒で読めます

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!


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概要
入力キャラクタモデルからアニメーションリグを作成するためのエンドツーエンドの自動化方法であるRigNetを紹介します。関節のあるキャラクターを表す入力3Dモデルが与えられると、RigNetは、関節の配置とトポロジーにおけるアニメーターの期待に一致するスケルトンを予測します。また、予測されたスケルトンに基づいて表面のスキンウェイトを推定します。私たちの方法は、形状クラスと構造を仮定せずにメッシュ表現に直接作用する深いアーキテクチャに基づいています。アーキテクチャは、メッシュ、スケルトン、対応するスキンウェイトなど、さまざまなリギングモデルのコレクションでトレーニングされます。私たちの評価は3つあります。アニメーターリグと定量的に比較すると、従来技術よりも優れた結果を示しています。定性的には、リグを複数の詳細レベルで表現したりアニメーション化したりできることを示しています。

リギングのハードルが下がれば、どんどん3DCGが身近になっていきますね。
とても楽しみな技術です。ソースコードはまだ公開されていないみたいですね。

リンク

RigNet: Neural Rigging for Articulated Characters

Screenshot of zhan-xu.github.io

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