研究紹介

アニメーション化可能な3Dニューラルモデルへの機械学習を用いたアーマチュア生成

動画からモーション化可能な3Dニューラルモデルを生成する”BANMo”が存在する。

しかし、動画のモーション再現を目的としており、関節と棒で表現されるようなアーマチュアを持っておらず、3Dモデルの表面に関節の代わりとなるものが点在している。

本研究では、banmoにより生成された3Dモデルやモーションによる3Dモデルの変化を入力とし、機械学習によるアーマチュアの生成を目指す。

これにより、banmoと併用することで動画からアーマチュア付き3Dモデルを生成する手法を提案する。

研究担当 : 吉村 剛星