３ＤＣＧアニメーション作成の技法や作風の定量的ブレンディングシステムの提案

今年度3DCGキャラクタアニメーションにおける表情合成技術に取り組んだ。本研究は産業技術総合研究所のメディアインタラクショングループと共に研究を行なったものである。本研究では表情の一般的モデル化に向けた研究であり、複数名の表情データを深層学習によりモデル化、その後新たな入力に対して、新たな表情データを出力する研究である。本研究においては、近年注目度が上がっている深層学習のアルゴリズムを用いることでモデル化に成功した。本研究課題を申請した当時では困難であった、深層学習を用いた個性要素の補間技術や挙動の可視化技術なども高まったことから、本研究課題においても採用すべきと考え、中でも時間連続性のあるデータの学習に強い LSTMというモデルを用いることで、高い再現精度を得ることに成功した。研究の有用性を示すために、歌唱時という特定のケースに置いて本研究を用いることで、高い有用性を示すことに成功した。本研究はブレンディングや定量化という点においては、定量化及びモデル化という側面にとどまっており、ブレンディングという点についてはいまだ達成されていない。一方で、近年深層学習においても統計学的な仮定に基づきブレンディングなどに転用可能な手法が提案されている。来年度、こうした手法を用いることでブレンディングまで可能な動作のモデル化を目指して、研究室と継続して研究活動を行う。本研究は学術界より高い評価を受け、研究開始から1年程度で論文誌に採録されるなど高い評価を受ける。更に本研究内容は産業界からも高い評価を受け、様々な大手メディアに置いて取り上げられた他、大手広告会社などにおける3DCGアニメーション制作プロセスへの導入を検討しており、作業効率化に貢献することが検討されている。本研究での論文の採録により、所属研究科の博士課程取得の要件を満たし、本研究院は課程内で博士課程を終了することになった。

今年度3DCGキャラクタアニメーションにおける表情合成技術に取り組んだ。本研究は産業技術総合研究所のメディアインタラクショングループと共に研究を行なったものである。本研究では表情の一般的モデル化に向けた研究であり、複数名の表情データを深層学習によりモデル化、その後新たな入力に対して、新たな表情データを出力する研究である。本研究においては、近年注目度が上がっている深層学習のアルゴリズムを用いることでモデル化に成功した。本研究課題を申請した当時では困難であった、深層学習を用いた個性要素の補間技術や挙動の可視化技術なども高まったことから、本研究課題においても採用すべきと考え、中でも時間連続性のあるデータの学習に強い LSTMというモデルを用いることで、高い再現精度を得ることに成功した。研究の有用性を示すために、歌唱時という特定のケースに置いて本研究を用いることで、高い有用性を示すことに成功した。本研究はブレンディングや定量化という点においては、定量化及びモデル化という側面にとどまっており、ブレンディングという点についてはいまだ達成されていない。一方で、近年深層学習においても統計学的な仮定に基づきブレンディングなどに転用可能な手法が提案されている。来年度、こうした手法を用いることでブレンディングまで可能な動作のモデル化を目指して、研究室と継続して研究活動を行う。本研究は学術界より高い評価を受け、研究開始から1年程度で論文誌に採録されるなど高い評価を受ける。更に本研究内容は産業界からも高い評価を受け、様々な大手メディアに置いて取り上げられた他、大手広告会社などにおける3DCGアニメーション制作プロセスへの導入を検討しており、作業効率化に貢献することが検討されている。本研究での論文の採録により、所属研究科の博士課程取得の要件を満たし、本研究院は課程内で博士課程を終了することになった。