機械学習を用いた３Dアニメ風NPC自動生成

概要

ビデオゲームに登場するノン・プレイヤ・キャラクタ（NPC）は，ゲーム世界の雰囲気づくりに大きな役割を担っている．しかし，大量生産される特性上，NPCには同一のモデルが流用されることが多い．そのため，同じ空間に似た姿形のNPCが多数存在することに気づいた場合，プレイヤは違和感を覚え，ゲーム世界への没入感が阻害される．

そこで本研究では，体形や着衣が異なる，多彩かつ妥当な見た目の3次元アニメ風NPCを大量に生成する手法を提案する．ニューラルネットワークを容姿に，混合ガウスモデルを髪と衣服の色に，ベイジアンネットワークを衣服の組合せに対して各々用いた点が特徴的である．

研究の詳細は[J-1]を参照してください．

Graphical Abstract

メンバ

背景色が灰色のメンバは現在はプロジェクトに関わっていないメンバです．現在も藤代研究室に所属しているメンバは名前の前に藤代研のアイコンがついています．

名前現在の所属ホームページ
李　睿哲慶應義塾大学
大字　諒慶應義塾大学
中山 雅紀慶應義塾大学

業績

下線が引いてある著者は藤代研究室所属している/所属していたメンバです．

学術誌

  1. Ruizhe Li, Ryo Oji, Issei Fujishiro: “Controllable automatic generation of non-player crowd in 3D anime style,” Computer Animation and Virtual Worlds, No. e2047, April 2022 [doi: 10.1002/cav.2047].

国際会議・シンポジウム

  1. Ruizhe Li, Masanori Nakayama, Issei Fujishiro: “Automatic generation of 3D natural anime-like non-player characters with machine learning,” 2020 International Conference on Cyberworlds, pp. 110—116, Caen, France, September 29—October 1, 2020 [doi: 10.1109/CW49994.2020.00023].

資金

  1. 挑戦的研究（開拓）：19H05576 (2019―2021)
  2. 基盤研究（A）：17H00737 (2019―2021)

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