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感情のダイナミクスを備えた3Dスタイライズドキャラクターのためのリアルタイム顔アニメーション

Author

Ye Pan(上海交通大学)、Ruisi Zhang(上海交通大学)、Jingying Wang(上海交通大学)、Yu Ding(NetEase Fuxi AI Lab)、Kenny Mitchell(Roblox、エディンバラ・ネイピア大学)

Venue

ACM

Abstract

我々の目的は、アニメーション制作技術の効率と有効性を向上させることである。本稿では、幾何学的に一貫性があり、知覚的にも妥当な方法でキャラクターの表情を駆動する2つのリアルタイムソリューションを提示する。最初のソリューションは、キーフレームアニメーション技術と機械学習モデルを組み合わせたものである。我々は、2Dの人物画像を利用して様式化された3Dリグパラメータを生成する3D感情転送ネットワークを提案する。2つ目のソリューションは、ブレンドシェイプベースのモーションキャプチャアニメーション技術と機械学習モデルを組み合わせたものである。 我々は、幾何学的な一貫性と時間的な安定性を備えたキャラクターリグパラメータの動きを生成する「ブレンズシェイプ適応ネットワーク」を提案する。商用製品であるFacewareと比較することで、本システムの有効性を実証する。その結果、本システムを用いてアニメーションキャラクターに表現された表情の「認識度」「強度」「魅力」に関する評価は、統計的にFacewareよりも高いことが明らかになった。本成果はアニメーション制作パイプラインに実装可能であり、アニメーターがより迅速かつ正確に表情を作成することを支援するものである。