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

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

不均衡かつ不均質な点群のセグメンテーションと測定木への適用

不均衡で不均質な 3 次元点群に対するセグメンテーションは未解決の問題である.植物の木のモデリングの応用において,その基本的な課題は,木から葉を分離することである.本研究では,ディープラーニングとクラス決定プロセスに基づき,地上からの LiDAR 点群の木の葉と木の点を分離するために設計された新しい … “不均衡かつ不均質な点群のセグメンテーションと測定木への適用” の続きを読む

陰的変形モデルを用いた点群からの高精度な地形曲面再構築

LiDAR 点群からの森林地表面のモデル化を陰関数曲面を用いて研究した先行研究として, Julesらの研究 [Jules17] はこの分野の先駆的な研究である.しかし,このアプローチは,特に遮蔽の多い領域では,手法上,過度に平滑化された表面を構築する傾向があり,細かな凹凸の地表面を再構築することが難 … “陰的変形モデルを用いた点群からの高精度な地形曲面再構築” 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

データ駆動法による脆性破壊曲面形状シミュレーション

脆性破壊曲面形状シミュレーションは,ゲームや映画の重要な課題として扱われている.脆性破壊に関する既存手法の中では,計算速度重視の手法と,リアリティ重視の手法がある.しかし,計算コストが高い物理ベースの手法の実現は長年解決できない問題であった.その中で,境界要素法 (BEM) を導入し,既存手法と比べ … “データ駆動法による脆性破壊曲面形状シミュレーション” の続きを読む