【深層学習】「ゲームキャラを自然に動かせる」低コストな深層学習モデルを開発

Ubisoft、ゲームキャラを自然に動かせる低コストな深層学習モデルを開発

仏Ubisoftと米コンコーディア大学による研究チームが開発した「Learned Motion Matching」は、ゲーム内キャラクターアニメーションのための深層学習モデルだ。
自然なキャラクターアニメーション生成の計算コストを大幅に削減できるという。

従来のモーションキャプチャーデータから場面に適したキャラクターの歩行や走行を行う手法「モーションマッチング」は、柔軟性や前処理時間の短さ、視覚的な品質などで人気が高い。
しかし、処理するための負荷や計算コストも大きいのが難点の、ある意味“力技”だ。

今回は、モーションマッチングの良さを維持しつつ、深層学習によってメモリ使用量の削減を目指す。
モーションマッチングによる柔軟な動きと、深層学習による低コストを統合した効率的な手法だ。

（以下略、続きはソースでご確認下さい）

ITメディア 2021年03月23日 14時35分
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2103/23/news065.html