| 研究課題/領域番号 |
21K12193
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
向井 智彦 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (10432296)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | コンピュータグラフィックス / キャラクタアニメーション / リギング / コンピュータグラフィックススキニング / スキニング / アニメーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、顔面上に生じるシワ変形の多様性も再現できるような、CGキャラクタのためのリアルタイム表情合成モデルを開発する。具体的には、顔の概形変形からシワの発生にいたる変形過程を模した多重解像度表現モデルの開発に取り組む。さらに、ユーザーの表情変化に応じてCGキャラクタの表情を自動制御することで、細やかなニュアンスまで伝えられるような実時間対話型システムへの発展を図る。
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| 研究成果の概要 |
本課題期間には、アニメーターが例示したスキン変形データを近似するための計算モデルとして、スキン変形の多重解像度モデル、および顔形状レイヤ間の連動関係モデルを自動構築する例示ベース技術を開発した。これらの技術により、アニメーターが例示したデータをもとにキャラクターリグを自動構築することを可能とした。また、ユーザーの表情変化に応じた対話表情生成の研究基盤として、3次元顔形状および発話音声の計測ソフトウェアを開発し、日本語発話運動データベースを構築した。さらに、ニューラルネットワークを用いた顔アニメーションリターゲット技術、補助骨リグを他キャラクタモデルに転写する技術も開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
開発した一連の技術群は、実時間アプリケーションにおけるデジタルキャラクタの皮膚変形アニメーションの高精度化を実現するための基盤技術である。これは、実時間CGアプリケーションにおけるキャラクタの存在感・実在感の向上につながるものであり、ひいてはVRやAR、ゲームやコンテンツ品質向上など、人型モデルやクリーチャーなどが登場するデジタルコンテンツを扱う様々な分野に寄与するものと考えている。
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