Real-Time Hair Motion Synthesis via Learning-Based Physics-Aware Deformation

• Project/Area Number: 25K15401
• 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: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 金井 崇 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (60312261)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 髪アニメーション / 学習ベース / 大規模データセット / 物理指向変形手法 / LBS

Outline of Research at the Start

本研究は，キャラクタアニメーションにおける髪の動きをリアルに再現するための，新たな学習ベースの実時間物理指向変形手法を開発する．従来の物理シミュレーションは，膨大な計算リソースが必要であり，実時間での処理が困難であるのに対し，本研究では，物理シミュレーションを用いずに実時間での自然な髪の動きを実現することを目指している．さらに，大規模な髪の動作データセットを構築し，公開することで，学術的独自性を高めるとともに，学習ベースの髪アニメーション研究の進展に大きく貢献する．