AIキャラクターが絵を描く：新たなAIキャラクターの感情表現
受講スキル
機械学習の基礎知識があることをお勧めしますが、必ずしも必要ではありません。
受講者が得られるであろう知見
ゲーム体験における機械学習の導入、ゲームエンジン内で機械学習をリアルタイムに動作させるように実装する方法。
セッションの内容
この数年、機械学習はアカデミックの研究からゲーム産業への実用化が増えつつあり、主にアセット生成やワークフローを支援するために応用されてきました。本研究はそれに先駆けて、機械学習を用いて新たなAIキャラクターの感情表現の方法を研究し、ゲーム体験をより豊かなものにしました。具体的には、AIキャラクターは冒険で見た景色や物を絵にし、ニューラル・スタイルトランスファーによる絵のスタイルで自分の感情をプレイヤーに共有することで、新たなゲーム体験を創出します。また、複数のスタイル・ブレンディングとマスキングによって、描いた絵をより豊富に表現できます。本セッションで感情コンポーネントの仕組みとスタイルトランスファーモデルへの影響、スタイルトランスファーのアーキテクチャー、ゲームへの実装、という内容を共有いたします。
講演資料
※資料のダウンロードには ログイン が必要です。
講演者プロフィール
プロフィール
立命館大学大学院の情報理工研究科でエンジニアリング修士号を取得して、株式会社 スクウェア・エニックスに機械学習エンジニアとして入社。機械学習・ディープラーニングを実用化して、ゲームコンテンツとゲーム開発の効率化の研究に注力している。研究分野：強化学習、生成モデル、機械学習 x 認知科学。株式会社スクウェア・エニックスに入社前は機械学習を実用化した認知科学の研究、VLSI開発、組み込みシステムソフトウェア開発、ゲーム開発に関わった。
登壇歴：
GDC 2022: Emotional Neural Style Transfer: Expressing Character AI Emotion through Paintings
NVIDIA GTC 2022: Expressing Character AI Emotion through Style Transfer Paintings and Neural Music Composition
《講演者からのメッセージ》
ゲーム産業でディープラーニング技術の応用が増えつつあり、主にゲーム開発を効率化するために応用されてきました。それに先駆けてゲームコンテンツをより豊かにする取り組みとして新しいディープラーニングの適用方法を研究して、その成果を共有いたします。
講演は日本語で実施しますので、気軽に来てください。質疑応答も日本語で実施します。
共同研究・開発者
Gautier Boeda (株式会社スクウェア・エニックス)
坂田 新平 (株式会社スクウェア・エニックス)
Gracia Gil Leandro (株式会社スクウェア・エニックス)
三宅 陽一郎 (株式会社スクウェア・エニックス)