I3D 2024で発表しました．
MIG 2023で発表しました．
EG 2023 で発表しました．
MIG 2021 で発表しました．
本論文では，物理ベースのシミュレーションにおける衝突応答のための，DCD（離散衝突検出）を用いた統一的なプリミティブ優先フレームワークを提案する．従来の手法では，自己衝突と物体間衝突を統一的に処理する際に，エッジ・三角形およびエッジ・エッジの衝突を解決するフレームワークが十分に提供されていなかった． … “三角形プリミティブのための統一的な離散衝突処理フレームワーク” の続きを読む
Recent Research Highlights
DeepFracture: ニューラル離散表現学習を用いた脆性破壊予測の生成的アプローチ
脆性破壊アニメーションの分野において，物理ベースのシミュレーション手法を用いて現実的な破壊アニメーションを生成することは計算コストが高い．Voronoi 図やあらかじめ破砕されたパターンに基づく手法はリアルタイムアプリケーションにおいて有効であるが，これらの手法は実行時における衝突条件を考慮して破砕 … “DeepFracture: ニューラル離散表現学習を用いた脆性破壊予測の生成的アプローチ” の続きを読む
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