データ駆動型手法による協調的物理法則CGアニメーションの実現

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今年度は，人体が服を着衣し，人体の動作に合わせて衣服が変形するアニメーションに関し，異なる体形やポーズで着用される多様な衣服の詳細を考慮した変形を生成するためのデータ駆動型手法の開発を行った．提案手法は，統一されたフレームワークを使用して高品質な変形と豊富な詳細を効率的に生成することができる．既存の学習ベースの衣服変形手法とは異なり，提案手法は複数のソース属性を組み合わせて衣服変形を生成することができる．提案手法は，大きく分けて出力分解，詳細属性パーサー，2段階近似，グラフプーリング操作の4つの主要な戦略がある．出力分解は，複雑で多様な変形を処理するために出力を複数のコンポーネントに分解するために使用される．詳細属性パーサーは，入力属性を解析し，衣服や体型に関する詳細情報を抽出する．2段階近似は，粗い近似と細かい調整の2段階で変形フィールドを近似するために使用される．グラフプーリング操作は，異なる抽象化レベルから情報を集約するために使用される．提案手法の有効性を評価するために，多様な体形やポーズで着用される多様な衣服の大規模なデータセットを使用して実験を行った．その結果，提案手法は，定量的な基準と視覚的品質の両方において既存の最先端の方法を上回ることを示すことができた．また，衣服と体型のフィット具合が折り目の度合いにどのような影響を与えるかについて評価した結果，提案手法は，衣服と体型のフィットが悪い場合においても，豊富な詳細を持つ高品質な変形を生成できることを示した．さらに，提案手法が様々な種類の衣服やアニメーションに適用可能であることを示した．このことは，提案手法が高い汎用性と実用性を持つことを表している．