深層学習で衣服を変形させてみる
受講スキル
特に必要なスキルは仮定しませんが、深層学習や布シミュレーションに関する知識があらかじめあると理解がしやすいかと思います。
受講者が得られるであろう知見
深層学習を使った変形表現を実現するにあたって、どういう工程が必要かという知識を得ることができます。
セッションの内容
本セッションでは、キャラクタのポーズを元に衣服の変形を深層学習で実現する方法を紹介します。
1. HoudiniとMarvelous Designerを活用したデータの作成
2. リニアブレンドスキニングと組み合わせた深層学習モデルの訓練
3. Unity上で動かすにあたっての実装
これら3ステップを通して、どう実現したかを説明していきます。
スキニングでの表現に限界を感じる、物理シミュレーションは重たいし安定性に難がある、と現状の手法に課題を感じている方に対して新たな変形手法の一つとして参考になれば幸いです。
講演資料
CEDEC2022_深層学習で衣服を変形させてみる.pptx
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講演者プロフィール
プロフィール
2019年株式会社バンダイナムコ研究所入社
物理シミュレーションのリアルタイムCGへの応用を中心に研究開発をしています
《講演者からのメッセージ》
深層学習を用いるにはデータ収集、学習、推論の3ステップを実装する必要があります。
まだ余り例がない変形手法に応用するにあたって、これらの実装ノウハウの共有が皆様の参考になれば幸いです。