ビデオからのスケルトン構造の異なるキャラクタ間のモーションリターゲティングフレームワーク

本研究では,異なる骨格構造を持つキャラクタをビデオデータを使用してアニメーション化することができるモーションリターゲティングフレームワークを提案する.過去の研究では,異なる構造のスケルトン間でのモーションリターゲティングが行われているものの,単眼ビデオから抽出されたノイズの多い不自然なモーションデー … “ビデオからのスケルトン構造の異なるキャラクタ間のモーションリターゲティングフレームワーク” の続きを読む

マルチ属性にもとづくディテールを考慮した深層衣服アニメーション

この論文は、様々なアニメーションにおいて異なる形状の身体が着用する衣服に対して、リッチで合理的な詳細変形を生成するための新しい学習ベースの衣服変形手法を提案している。これまでの学習ベースの手法では、異なる衣服のトポロジーやポーズに対して多数の学習済みモデルを必要とし、リッチなディテールを容易に実現す … “マルチ属性にもとづくディテールを考慮した深層衣服アニメーション” の続きを読む

GarMatNet: パラメータ化された材質を伴う3D衣服形状の学習ベース予測手法

近年,学習ベースの衣服メッシュ生成手法が進歩し,生成過程での効率化やリアリティの維持が図られている.しかし,既存研究では,静的なポーズの下でパラメータ化された材料の,パラメータに基づく素材タイプのバリエーションに着目したものはなかった.本研究では,詳細な衣服のしわを維持しつつ,人間のポーズと衣服の材 … “GarMatNet: パラメータ化された材質を伴う3D衣服形状の学習ベース予測手法” の続きを読む

Projective Dynamics におけるスモールステップ法の計算量削減

本研究では,弾性体シミュレーション手法の一つである Projective Dynamics におけるスモールステップ法について,その計算量を削減する手法を提案する.インタラクティブなシーンにおける CG では, シミュレーションの質と計算量のトレードオフが常に課題となっている.スモールステップ法は, … “Projective Dynamics におけるスモールステップ法の計算量削減” の続きを読む

流束補間を用いた質量・運動量保存移流計算手法

本研究では,保存性と数値拡散の両方を改善する流体シミュレーションのための新しい移流計算手法を提案する.過去の研究とは異なり,スカラ場から構築されたベクトル場のセル面を流束として補間を再定式化している.この新しい補間法では,セル面上で流束の合計が厳密に相殺され,最終的にドメイン全体の境界の流束が評価さ … “流束補間を用いた質量・運動量保存移流計算手法” の続きを読む

MultiResGNet: 多重解像度グラフによる非線形変形近似

本論文では,任意の頂点数を持つキャラクタの非線形変形を自動的に生成するための,グラフ学習に基づく強力な一般化手法を紹介する.このような一般化されたネットワークを学習するためには,通常,相当数のポーズを持つ大規模なキャラクタデータセットが必要となる.本論文では,この課題を解決しつつ,ネットワークを一般 … “MultiResGNet: 多重解像度グラフによる非線形変形近似” の続きを読む

写実的な髪の高速なアニメーションのための時間的に安定なGANベースのシェーディングモデル

本研究では,フォトリアリスティックな髪アニメーションのGANベースのシェーディングモデルを提案する.教師なし生成ネットワークを拡張し,フォトリアリスティックな髪の毛を高速にシェーディングすることを試みる.また,本研究のモデルは,従来のレンダリングアルゴリズムよりも高速で,他のニューラル画像変換手法よ … “写実的な髪の高速なアニメーションのための時間的に安定なGANベースのシェーディングモデル” の続きを読む

形態発生シミュレーションを用いた CGのための羽の生物学的モデリング

羽毛は,シャフトから分岐する巨大な繊維の曲線(羽枝と呼ばれる)を伴う,鳥の皮膚上の洗練された皮膚の付属器官である.羽枝は,その小鉤(小羽枝と呼ばれる)を利用し,さらに互いに噛み合い,2つの表面を形成している.本研究では,自然の羽の発達に倣った生物学的モデル化手法を提案し,共通の生物学的特徴を手続き的 … “形態発生シミュレーションを用いた CGのための羽の生物学的モデリング” の続きを読む

DenseGATs: キャラクタの非線形変形のためのグラフアテンションネットワーク

アニメーション制作において,アニメータは常に複雑な外見やディテールを持つキャラクターのための高品質な変形システムを開発するため,多大な時間と労力を費やしている.本研究では,スキニングと微調整の繰り返しに費やす時間を削減するため,高品質なスキニングを施したキャラクタのメッシュの既存のグラフ情報をもとに … “DenseGATs: キャラクタの非線形変形のためのグラフアテンションネットワーク” の続きを読む

深層学習を用いた2D平面の脆性破壊形状生成

ガラスやコンクリートなどの平面形状の物体の脆性破壊は,現実世界でもよく見られる.剛体の破壊アニメーションは,物理指向のシミュレーションを用いることで,印象的な効果を得ることができる.しかし,現実的な破壊アニメーションを生成するために物理指向のシミュレーション手法を選択する場合,シミュレーションコスト … “深層学習を用いた2D平面の脆性破壊形状生成” の続きを読む