動作データの非運動学的特徴の分離に基づく統合変換

• 研究課題/領域番号: 24K15247
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 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
• 研究機関: 豊橋技術科学大学
• 研究代表者: 栗山 繁 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20264939)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。