Recent Research Highlights

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