SIGGRAPH2006 (Boston, U.S.A.)で発表した内容は以下の通りです。
Poster
- “Key-frame removal method for blendshape-based cartoon lip-sync animation”,
Shinichi Kawamoto (ATR-SLC), Tatsuo Yotsukura (ATR-SLC), Satoshi Nakamura (ATR-SLC),
International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, ACM SIGGRAPH 2006 Research posters, Article No.12, (SIGGRAPH 2006, Boston, U.S.A., August 2006.7)
現在、音素セグメンテーション技術を用いて音声からCGアニメーションの制作によく使われるBlendshapes法(形状の線形補間モデル）のキーフレームを生成することでリップシンクアニメーションを効率よく生成するためのシステムを検討しています。
音素セグメンテーション技術を用いてキーフレームを生成する際、単純にすべての音素境界に対してキーフレームを割り当てたのでは、早口で話している箇所などで非常に「うるさい」アニメーションになることがあります。一方、実際に手作業でリップシンクアニメーションを作成しているクリエータのデータを見ると、キーフレームを程よく間引くことで自然で滑らかなリップシンクアニメーションに仕上げています。
今回、リップシンクアニメーションシステムの拡張として、ＣＧモデルの動きの速度に応じてキーフレームを間引く技術を提案しました。提案する技術を利用することにより、キーフレームの削除率を調整することで、滑らかなリップシンクアニメーションを作ることが出来ます。
図: 出力キーフレーム系列の例(No cut: 提案法未使用の結果，cut 20%/30%: 提案法にてキーフレームをそれぞれ20%/30%削除した，handmade:アニメータが手動で作成した結果)
- “Car Designing Tool Using Multivariate Analysis”,
Yusuke Sekine (Waseda Univ.), Akinobu Maejima (Waseda Univ.), Eiji Sugisaki (Waseda Univ.), Shigeo Morishima (Waseda Univ.),
International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, ACM SIGGRAPH 2006 Research posters, Article No.94, (SIGGRAPH 2006, Boston, U.S.A., August 2006.7)
クリエイターの感性やセンスを数値化し、既存の物体に反映させることで、クリエイターの表現の幅の拡大と作業効率化が目的です。
今回は、車体形状に着目し、標準的な車体形状モデルを用いて２０種類の車体形状をモデル化し、データベース構築しました。
合成方法は、以下の２つの方法から行いました。
①データベース内の車体形状から自動車の典型的な形状特徴それぞれ抽出し合成
②自動車の特徴（コンパクトカーらしさ、ＢＭＷ社らしさなど）を抽出し、ある自動車の車体形状に付加し合成
(a) コンパクトカーの形状（２種類）
(b) (セダンの形状
(c) （ａ）コンパクトカーグループの全体特徴と（ｂ）に合成
(d) （ｄ）（ａ）コンパクトカーグループのグリルとバンパーグリルの特徴のみを（ｂ）に合成