Integrated transformation of motion data based on the separation of non-kinematic features

Research Project

Project/Area Number	24K15247
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related
Research Institution	Toyohashi University of Technology
Principal Investigator	栗山繁豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20264939)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	動作データ変換 / ヒューマノイド・アニメーション / スタイル特徴転移 / モーション・リターゲット / 非運動学的特徴
Outline of Research at the Start	近年、深層学習に基づくリターゲットやスタイル転移の技術が提案されている。従来のリターゲット技術は個性や表現に由来する微細な変動を考慮していないので、元の動きのスタイル特徴が補正の精度を悪化させたり、補正の計算がスタイル特徴を意図せず消失させたりしている。一方で、従来のスタイルの転移技術は、画像の描画スタイルを転移する技術と同様に、データに内在する統計量を同様な値に変換するが、統計量が区分的に変化するような身振り動作では一貫した変換が困難である。本研究では、異なる骨格構造間での高精度な運動学的補正と、あらゆる動作に対して適用可能なスタイル転移を同時に達成するという挑戦的課題に取り組む。