英国エディンバラ大学、AIを活用しリアルタイムに3DCGキャラクターをユーザー操作するアイディアを論文にて発表。新ニューラルネットワークを使用
英国エディンバラ大学、AIを活用しリアルタイムに3DCGキャラクターをユーザー操作するアイディアを論文にて発表。新ニューラルネットワークを使用 2017-05-05 英国エディンバラ大学の研究チームは、「Phase-Functioned Neural Network」と呼ばれる新しいニューラルネットワーク・アーキテクチャを用いて、リアルタイムに3DCGキャラクターをユーザー制御でアニメーション化するアイディアを論文にて発表しました。（PDF） システムは、膨大なモーションを訓練することで、キャラクターが歩いたり、荒い地形を走り回ったり、大きな岩を登ったり、障害物を飛び越したり、低い天井の下を歩くなど、さまざまな幾何学的環境に適応するモーションを自動的に生成することを可能にします。 1GBのモーションデータを訓練した場合でも、実行時間はわずか数ミリ秒で数MBのメモリしか必要とせず、高速でコン
［CEDEC 2017］ニューラルネットがキャラの動きを自然に，処理負荷を低くする？ キャラクターアニメーション品質向上に向けた新提案
［CEDEC 2017］ニューラルネットがキャラの動きを自然に，処理負荷を低くする？ キャラクターアニメーション品質向上に向けた新提案 ライター：米田 聡 ゲームパッドを使ってキャラクターを操作しているとき，キャラクターの動きになんとなく違和感を覚えたり，足が地面に着いていないように感じたりといった経験をしたことがあるゲーマーは多いだろう。 ゲームが3D化を果たして以降，キャラクターの自然な動きを作り出す方法はゲーム制作における大きな課題の1つになった。モーションキャプチャを使って現実の人の動きをデータ化してゲームに取り込むことは可能だが，ゲーム中のキャラクターはユーザーの操作に応じてさまざまな動きを見せなければならないからだ。 しかし，「だからゲーム中で起こり得るすべてのモーションをキャプチャし，データとして用意しておきましょう」というのは，ハードウェア側のストレージやメモリ，それにCP
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