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J-GLOBAL ID：202002228106152896   整理番号：20A2261986

関節特性のためのRigNetニューラルリギング【JST・京大機械翻訳】

RigNet neural rigging for articulated characters

著者 (5件)： Xu Zhan (University of Massachusetts Amherst) ,  Zhou Yang (University of Massachusetts Amherst) ,  Kalogerakis Evangelos (University of Massachusetts Amherst) ,  Landreth Chris (University of Toronto) ,  Singh Karan (University of Toronto)
資料名： ACM Transactions on Graphics  (ACM Transactions on Graphics)
巻： 39  号： 4  ページ： 58:1-58:14  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0137A  ISSN： 0730-0301  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 入力文字モデルからアニメーションリグを生成するエンドツーエンド自動化法であるRigNetを提案した。関節特性を表す入力3Dモデルを考えると,RigNetは,関節配置とトポロジーにおけるアニメレータの期待に整合するスケルトンを予測する。また,予測された骨格に基づく表面皮膚重量を推定する。提案手法は,形状クラスと構造に関する仮定なしにメッシュ表現に直接動作する深いアーキテクチャに基づいている。アーキテクチャは,メッシュ,スケルトン,および対応する皮膚重量を含む,リグジモデルの大規模で多様な収集で訓練される。著者らの評価は3倍である:著者らは,アニメレータリグと定量的に比較したとき,以前の技術より良い結果を示す。定性的なことに,著者らのリグは,表現的に提示され,複数のレベルの詳細でアニメーションされることを示す。最後に,著者らは,著者らの出力リグに対する様々なアルゴリズム選択の影響を評価した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  自動化 ,  エンドツーエンド方式 ,  *アニメーション ,  計算機アーキテクチャ ,  三次元モデル

著者キーワード (4件)： アニメーションスケルトン ,  キャラクタリギング ,  ニューラルネットワーク ,  スキンニング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 関節