2018 Fiscal Year Research-status Report
高精細CGキャラクタ表現のための実時間皮膚変形計算モデルの学習
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18K11607
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
向井 智彦 首都大学東京, システムデザイン研究科, 准教授 (10432296)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | コンピュータグラフィックス / リギング / 補助骨 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
例示データを用いて非線形皮膚変形計算モデルを学習する手法の開発にあたって、平成30年度は、1.回転・並進運動に加えてスケール成分を含めた補助骨姿勢最適化アルゴリズムの開発と、2.例示データ生成機構の効率化に取り組んだ。
1. については、従来法の回転・並進運動最適化アルゴリズムを拡張し、スケール成分を含んだ非線形凸最適化問題に対しても頑健に解を得る反復型最小二乗推定アルゴリズムを開発した。2. については、一様サンプリングによって大量に生成した例示データの中から、特に皮膚変形計算モデルの推定に適した少数のデータを自動選択する技術を開発した。その際、線形ブレンドスキニングとの類似度および非類似度を表すような2つの定量的な指標を定式化した。こうした2つの提案法の有用性については、複数種類のデータに対する実験を通じて、実用に十分に足る性能を持つことを確認している。
以上の研究成果は、コンピュータグラフィックス分野における難関国際会議であるACM SIGGRAPH Interactive 3D Graphics and Games 2018にフルペーパー採択されるとともに、米国計算機学会誌であるProceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniquesに推薦掲載された。また、共同研究先の企業においての実地検証も並行して進めており、実用化のためのアルゴリズムの改善や各種計算フローの改善、ツールとしてのインターフェースの整備なども行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本来であれば次年度の計画であった例示データ生成機構の開発を繰り上げて実施し、それに合わせて当年度予定していた研究テーマの一部を繰り下げる等の変更を行ったが、計画全体としてみると順調に推移している。研究遂行の過程で表面化した技術的課題も当初想定の範囲内であり、すでに対策を施しているか、今後の研究遂行においても問題ないことを確認している。学会等での研究成果報告も順調に行っており、特に米国計算機学会誌への掲載という当初目標以上の成果が得られた。なお、実開発現場での検証を通じて多くの課題点も明らかになっているが、そのうちいくつかは新たな研究シーズに展開するものと捉えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
当年度に行った各種事前実験や連携先との議論を踏まえ、研究計画に大きな変更は必要ないことを確認している。したがって、当初計画にしたがって、補助骨の非線形運動を模倣する最適な数理モデルを明らかにするともに、さらに高精度な皮膚変形表現の実現を目指す。また、自動構築したキャラクターリグを利用したアニメーションの誇張表現などの課題にも取り組む。
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| Causes of Carryover |
英文校閲や渡航費等が予算計上時より安価に収まったことによる残額は、次年度の図書・消耗品購入等にあてる。
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Research Products
(4 results)
