Keyframe Animations of Virtual Humans via Motion Data Learning

キーフレーム法を応用したキャラクタアニメーション生成技術。ユーザーが指定した手先・足先の制約位置を満たすキーポーズを、階層的強化学習によって自動的に探索します。その際,モーションキャプチャデータを用いて強化学習の目的関数を設計することで,自然なキーポーズを探索します. また,理論的な人体運動モデルと動作データを導入したキーフレーム補間関数により,より自然なアニメーションの生成を試みています.

Wer propose a method of constructing the motion of the virtual human by specifying the position of the end effector in each key frame. In this method, the posture of the virtual human in each keyframe is efficiently extracted from a tremendous number of candidate postures through hierarchical reinforcement learning so as to have similar features to motion samples with a data-centric objective function.