network)を用いた手法を発表しました。GANを用いた手法を提案します。ターゲットとなる人の静止画を異なる視点からカメラでキャプチャし、3Dキャラクタモデルを作成します。単眼カメラからのモーションデータを使用して3Dキャラクタモデルを操縦します。3Dキャラクタモデルを現実的な画像に変換するニューラルネットワークを訓練することで、最終的に、動きのある写実的な人物を生成します。以下の図は、キャラクタから画像に変換する概略図です。これらのことで、自分をベースとしたアバタを作成できるほか、別の人をベースにしたキャラクタも作成することを可能にします。3Dモデルに基づく従来のレンダリング手法と比較して、制作コストを大幅に削減し、ユーザコントロール下のリアルなキャラクタを効率的に生成、演出することを可能にします。Reserved.ページ上部へ戻る。