モリカトロン株式会社運営「エンターテインメント×AI」の最新情報をお届けするサイトです。
- TAG LIST
- CGCGへの扉機械学習安藤幸央ディープラーニング月刊エンタメAIニュースGAN河合律子OpenAINVIDIA音楽吉本幸記ニューラルネットワーク三宅陽一郎強化学習GoogleQAグーグルDeepMindGPT-3Facebook自然言語処理人工知能学会大内孝子森川幸人敵対的生成ネットワークシナリオキャラクターAIスクウェア・エニックスモリカトロンAIラボインタビューマイクロソフトルールベースStable DiffusionAIと倫理アート映画デバッグNFTDALL-E2StyleGAN倫理ゲームプレイAI自動生成SIGGRAPHモリカトロンメタAIテキスト画像生成ロボット深層学習ファッションCEDEC2019プロシージャルVFXデジタルツイン遺伝的アルゴリズムテストプレイNPCDALL-ECLIP画像生成大規模言語モデルChatGPTビヘイビア・ツリーディープフェイクCEDEC2021CEDEC2020ゲームAIメタバース不完全情報ゲームVRナビゲーションAI画像生成AIボードゲーム畳み込みニューラルネットワークGDC 2021JSAI2022生成系AIAdobeGDC 2019マルチエージェントCEDEC2022著作権AIアート懐ゲーから辿るゲームAI技術史toioジェネレーティブAICNNMicrosoftNVIDIA OmniverseUnity小説アニメーション鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークマンガ汎用人工知能JSAI2020GTC2023TensorFlowインタビューバーチャルヒューマンBERTMidjourneyイベントレポート対話型エージェントAmazonロボティクスMetaMinecraft水野勇太アバターOmniverse3DCGUbisoftGenvid TechnologiesガイスターStyleGAN2GTC2022教育ソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープルMCS-AI動的連携モデルマーケティングGDC SummerLLMブロックチェーン作曲アストロノーカキャリアeスポーツスタンフォード大学サイバーエージェント音声認識eSportsDQNBLUE PROTOCOLシーマンStability AIメタAlphaZeroTransformerGPT-2rinnaAIりんなデジタルヒューマンカメラ環世界中島秀之PaLM哲学ベリサーブPlayable!理化学研究所SIGGRAPH ASIANetflix東京大学DARPAドローンシムシティImagenZorkバイアスモーションキャプチャーTEZUKA2020AI美空ひばり手塚治虫テキスト生成バンダイナムコ研究所スパーシャルAIElectronic Arts3DメタデータLEFT 4 DEAD通しプレイOpenAI Five本間翔太CMAudio2Faceピクサープラチナエッグイーサリアムボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析Microsoft AzureMILE模倣学習ナラティブNVIDIA RivaアーケードゲームOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ柏田知大軍事田邊雅彦トレーディングカードトレカメディアアートGPTPyTorch眞鍋和子バンダイナムコスタジオaibo合成音声齊藤陽介マインクラフトお知らせMagic Leap Oneチャットボットサルでもわかる人工知能VAEDreamFusionリップシンキングUbisoft La Forge自動運転車ワークショップ知識表現ウォッチドッグス レギオンIGDA秋期GTC2022市場分析どうぶつしょうぎEpic Gamesジェイ・コウガミ音楽ストリーミングMITAIロボ「迷キュー」に挑戦AWS野々下裕子徳井直生マシンラーニング5GMuZeroRival Peakpixivクラウド対話エンジン斎藤由多加リトル・コンピュータ・ピープルCodexコンピューティショナル・フォトグラフィーゴブレット・ゴブラーズ絵画ARMicrosoft Designerイラストシミュレーション完全情報ゲーム坂本洋典釜屋憲彦ウェイポイントパス検索対談藤澤仁生物学GTC 2022画像認識GPT-3.5SiemensStyleCLIPDeNA長谷洋平masumi toyota宮路洋一OpenSeaGDC 2022Gen-1TextWorldEarth-2BingMagenta音楽生成AISFELYZA Pencil松尾豊GTC2021CycleGANテンセントデータマイニングNetHackはこだて未来大学Bardキャラクターモーションフェイクニュース現代アートエージェントRPGSIGGRAPH 2022レベルデザインAIボイスアクターNVIDIA CanvasGPUALife人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープLaMDATRPGAI DungeonプロンプトASBS栗原聡ぱいどんアドベンチャーゲーム不気味の谷ナビゲーションメッシュ松井俊浩ELYZAフルコトELYZA DIGEST建築音声合成NeRF西成活裕Apex LegendsELIZA群衆マネジメントライブポートレイトNinjaコンピュータRPGライブビジネスWonder Studioアップルタウン物語新型コロナ土木KELDIC周済涛BIMメロディ言語清田陽司インフラゲームTENTUPLAYサイバネティックスMARVEL Future FightAstro人工知能史Amazon BedrockタイムラプスEgo4DAI哲学マップイーロン・マスクバスキア星新一X.AI日経イノベーション・ラボStyleGAN-XLX Corp.敵対的強化学習StyleGAN3Twitter階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorXホールディングスWANNGOSU Voice AssistantVoLux-GANMagi竹内将SenpAI.GGProjected GANStable Diffusion XLMobalyticsSelf-Distilled StyleGANSDXL馬淵浩希CygamesニューラルレンダリングRTFKT岡島学AWS SagemakerPLATONIKE映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioClone XUXAWS LambdaFoodly村上隆誤字検出森山和道認知科学中川友紀子Digital MarkゲームデザインSentencePieceアールティSnapchatLUMINOUS ENGINEクリエイターコミュニティLuminous ProductionsBlenderBot 3バーチャルペットパターン・ランゲージ竹村也哉Meta AINVIDIA NeMo Serviceちょまどマーク・ザッカーバーグヴァネッサ・ローザGOAPWACULVanessa A RosaAdobe MAX 2021陶芸自動翻訳Play.ht音声AIAIライティングLiDAROmniverse AvatarAIのべりすとPolycamFPSQuillBotdeforumマルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmith動画生成AINVIDIA MerlinJasperハーベストNVIDIA MetropolisForGamesパラメータ設計テニスゲームマーケットバランス調整岡野翔太協調フィルタリング郡山喜彦人狼知能テキサス大学ジェフリー・ヒントンGoogle I/O 2023AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotGoogle I/OエージェントシミュレーションOpenAI Codex武蔵野美術大学StarCraft IIHyperStyleMax CooperBingAIFuture of Life InstituteRendering with StyleIntelDisney類家利直FireflyLAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタインPhotoshopRotomationGauGAN論理哲学論考LightroomGauGAN2京都芸術大学Canvaドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデルChatGPT4不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021PromptBaseBOOTHDota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチpixivFANBOXMitsuba2バンダイナムコネクサス虎の穴ソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューFantiaGTC2020CG衣装mimicとらのあなNVIDIA MAXINEVRファッションBaidu集英社淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLG少年ジャンプ＋グリムノーツEponym古文書ComicCopilotゴティエ・ボエダ音声クローニング凸版印刷コミコパGautier Boeda階層的クラスタリングGopherAI-OCRゲームマスター画像判定Inowrld AIJuliusSIE鑑定ラベル付けMODTPRGOxia Palus大澤博隆Ghostwriterバーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt RecognitionSFプロトタイピングSkyrimクーガー田中章愛実況パワフルサッカースカイリム石井敦銭起揚NHC 2021桃太郎電鉄RPGツクールMZ茂谷保伯池田利夫桃鉄ChatGPT_APIMZGDMC新刊案内パワサカダンジョンズ&ドラゴンズマーベル・シネマティック・ユニバースコナミデジタルエンタテインメントOracle RPG成沢理恵MITメディアラボMCU岩倉宏介深津貴之アベンジャーズPPOxVASynthマジック・リープDigital DomainMachine Learning Project CanvasLaser-NVMagendaMasquerade2.0国立情報学研究所TencentノンファンジブルトークンDDSPフェイシャルキャプチャー石川冬樹MERFサッカーモリカトロン開発者インタビュースパコンAlibaba里井大輝Kaggle宮本茂則スーパーコンピュータVQRFバスケットボール山田暉松岡 聡nvdiffrecAssassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターTSUBAME 1.0NeRFMeshingSea of ThievesTSUBAME 2.0LERFGEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMABCIマスタリングモリカトロンAIソリューション富岳TikTok初音ミクOculusコード生成AISociety 5.0リアム・ギャラガー転移学習テストAlphaCode夏の電脳甲子園グライムスBaldur's Gate 3Codeforces座談会BoomyCandy Crush Saga自己増強型AItext-to-imageジョン・レジェンドSIGGRAPH ASIA 2020COLMAPtext-to-3Dザ・ウィークエンドADOPNVIDIA GET3DドレイクデバッギングBigGANGANverse3DMaterialGANRNNグランツーリスモSPORTAI絵師ReBeLグランツーリスモ・ソフィーUGCGTソフィーPGCVolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップNovelAIRival PrakDGX A100NovelAI DiffusionVTuberユービーアイソフトWebcam VTuberモーションデータ星新一賞北尾まどかHALOポーズ推定将棋メタルギアソリッドVフォートナイトメッシュ生成FSMメルセデス・ベンツRobloxMagic Leapナップサック問題Live NationEpyllion汎用言語モデルWeb3.0マシュー・ボールAIOpsムーアの法則SpotifyスマートコントラクトReplica StudioamuseChitrakarQosmoAdobe MAX 2022巡回セールスマン問題Adobe MAXジョルダン曲線メディアAdobe Research政治Galacticaクラウドゲーミングがんばれ森川君2号和田洋一リアリティ番組映像解析Stadiaジョンソン裕子セキュリティMILEsNightCafe東芝デジタルソリューションズインタラクティブ・ストリーミングLuis RuizSATLYS 映像解析AIインタラクティブ・メディアポケモン3DスキャンPFN 3D Scanシーマン人工知能研究所東京工業大学Ludo博報堂Preferred NetworksラップPFN 4D ScanSIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代DreamUpAIラッパーシステムDeviantArtWaifu DiffusionGROVERプラスリンクス ～キミと繋がる想い～元素法典FAIRSTCNovel AIチート検出Style Transfer ConversationOpen AIオンラインカジノRCPアップルRealFlowRinna Character PlatformiPhoneCALADeep FluidsSoul Machines柿沼太一MeInGameAmeliaELSIAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースバーチャルキャラクターBCIGateboxアフォーダンスLearning from VideoANIMAKPaLM-SayCan予期知能逢妻ヒカリセコムGitHub Copilotユクスキュルバーチャル警備システムCode as Policiesカント損保ジャパンCaP上原利之ドラゴンクエストエージェントアーキテクチャアッパーグラウンドコリジョンチェックPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者山口情報芸術センター［YCAM］アルスエレクトロニカ2019品質保証YCAMStyleRigAutodeskアンラーニング・ランゲージ逆転オセロニアBentley Systemsカイル・マクドナルドワールドシミュレーターローレン・リー・マッカーシー奥村エルネスト純いただきストリートH100鎖国［Walled Garden］プロジェクト齋藤精一大森田不可止COBOLSIGGRAPH ASIA 2022高橋智隆DGX H100VToonifyロボユニザナックDGX SuperPODControlVAE泉幸典仁井谷正充クラウドコンピューティング変分オートエンコーダーロボコレ2019Instant NeRFフォトグラメトリartonomous回帰型ニューラルネットワークbitGANsDeepJoinぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine LearningAzure OpenAI Service意思決定モデル脱出ゲームDeepLHybrid Reward Architectureコミュニティ管理DeepL WriteウロチョロスSuper PhoenixSNSProject Malmoオンラインゲーム気候変動Project PaidiaシンギュラリティProject Lookoutマックス・プランク気象研究所レイ・カーツワイルWatch Forビョルン・スティーブンスヴァーナー・ヴィンジ気象モデルRunway ResearchLEFT ALIVE気象シミュレーションMake-A-Video長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題PhenakiBaby Xカート・コバーンエコロジーDreamixロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsText-to-ImageモデルYouTubeダフト・パンクメモリスタ音声生成AIGlenn MarshallScenarioThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換LatitudeレコメンデーションJukeboxAIピカソVeap JapanAI素材.comEAPneoAISIFT福井千春DreamIconDCGAN医療mignMOBADANNCEメンタルケアstudiffuse人事ハーバード大学Edgar HandyAndreessen Horowitz研修デューク大学AIQVE ONEQA Tech Nightmynet.aiローグライクゲーム松木晋祐東京理科大学下田純也人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所桑野範久リザバーコンピューティングプレイ動画ヒップホップ対話型AIモデル詩ソニーマーケティングControlNetサイレント映画もじぱnoteNBA環境音暗号通貨note AIアシスタントFUZZLEKetchupAlterationAI News粒子群最適化法Art Selfie進化差分法オープンワールドArt Transfer群知能下川大樹AIFAPet Portraitsウィル・ライト高津芳希P2EBlob Opera大石真史クリムトBEiTStyleGAN-NADA世界モデルDETRゲームエンジンDreamerV3SporeUnreal Engineクリティックネットワークデノイズ南カリフォルニア大学Unity for Industryアクターネットワーク画像処理DMLabSentropyGLIDEControl SuiteCPUDiscordAvatarCLIPAtari 100kSynthetic DataAtari 200MCALMYann LeCunプログラミングサム・アルトマン鈴木雅大ソースコード生成コンセプトアートGMAIシチズンデベロッパーSonanticColie WertzGitHubCohereリドリー・スコットウィザードリィMCN-AI連携モデルマジック：ザ・ギャザリング絵コンテUrzas.aiストーリーボード介護大阪大学西川善司並木幸介KikiBlenderサムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIゼビウスSIGGRAPH 2021ペットGPT-4ストリートファイター半導体Digital Dream LabsPaLM APITopaz Video Enhance AICozmoMakerSuiteDLSSタカラトミーSkeb山野辺一記NetEaseLOVOTDreambooth-Stable-Diffusion大里飛鳥DynamixyzMOFLINゲーム背景RomiGoogle EarthU-NetミクシィGEPPETTO AI13フェイズ構造ユニロボットStable Diffusion web UIADVユニボPoint-EXLandGatoアパレルAGIAI model手塚眞DEATH STRANDINGマルチモーダルAI ModelsEric Johnson汎用強化学習AIZMO.AIデザインMOBBY’SOculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学モビーディック生体情報デシマエンジンGoogle BrainダイビングインディーゲームSound Controlアウトドア写真高橋ミレイSYNTH SUPERAIスキャニング照明Maxim PeterKarl Sims自動採寸Joshua RomoffArtnome3DLOOKハイパースケープICONATESizer山崎陽斗深層強化学習ワコール立木創太松原仁スニーカー浜中雅俊UNSTREETミライ小町武田英明Newelseテスラ福井健策CheckGoodsGameGAN二次流通パックマンTesla BotNEDO中古市場Tesla AI DayWikipediaDupe Killerソサエティ5.0Sphere偽ブランドSIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000配信ニュースタンテキ養蜂東芝Beewiseソニー・ピクチャーズ アニメーションDIB-R倉田宜典フィンテック投資Fosters+Partners韻律射影MILIZEZaha Hadid Architects広告韻律転移三菱UFJ信託銀行
CGへの扉 Vol.2：なめらかなキャラクタアニメーションと、ディープラーニングの役目
2019.5.15アート
人間の動きとは？ 動物の動きとは？
みなさんはいくつ関節があるでしょうか？ ふだん関節を意識しながら動いたり、歩いたりすることはないですよね。関節の存在を実感するのは怪我をした時や風邪で節々が痛い時くらいのものです。
さて、両手を見ただけで、いくつの関節があるでしょうか？ 人間の関節は全身で約260個あると言われています。数え方には諸説あり、関節の分類方法によっては260個より少ない場合も多い場合もあります。一個一個独立して動くことはまれで、周囲の関節と連動したり、ある動きによって複数の関節が動作することで人間の体の動きを担っています。
さまざまな複雑な生き物がいますが、関節にかんしては人間が極端に複雑な生き物だという実感があるかもしれません。ちなみにネコは人間よりも骨の個数は多いのに関節の数は人間の半分程度、４本足で滑らかに走る馬の関節は、足が曲がる方向など構造そのものが異なっています。
関節には１軸（１方向）で動作する指や膝のような部分、２軸（２方向）に動作する親指のような部分、３軸（３方向）に動作する股関節や肩の関節部分、首や手首のように可動領域に制限はあれど、全方向に動く部分もあります。このことを考えただけでも、人の動きにはどれだけ多くのパターンがあるのか想像もつきません。
江戸時代初期の人形浄瑠璃の時代、パペット（人形）を使ったストップモーションアニメーションから、手描きアニメーションの時代、3DCGを駆使したデジタルキャラクタまで、人の動きを模倣しようとしてきた歴史をたどるとだいぶ昔にまでさかのぼります。
それらの動きに共通しているのは、人間の動きには若干の「揺れ」や「ブレ」があり、本人や周りが「静止している」と考えていても、実際はわずかに揺れていたり動いていたりすること、こう動いているだろうと勝手に想像する動き以上に、実際は複雑な動きをしていることです。
1800年代後半、カメラ技術の進歩により、さまざまな動きをコマ撮り撮影することが可能になりました。エドワード・マイブリッジの『動物の運動』では 12台のカメラを並べて馬の走りを撮影し、そこで初めて判明したこともありました。馬が走る時に、どの足も地面に着いていない瞬間があること、従来考えられていたのとは異なる、とても複雑で連携した動きで走っていることなどが明確に分かり始めたのです。
手描きアニメーション制作の黎明期、ディズニーアニメーションではロトスコーピング（Rotoscoping:CG/VFX業界的には「ロト」と省略されることもあり）という手法で実写のコマ撮り映像を一コマ一コマ手描きで写し取って正確なアニメーションを描くとともに、その動きを理解していきました。
人は危険を察知する能力があるためか、動きを先読みしたり、違和感のある動きを感じ取ることができます。CG/VFXの世界で人や人型キャラクタに動きを与える方法として、「手付け」や「キーフレームアニメーション」と呼ばれる、動きに習熟した専門家がパラメーターを調整し補間や動作を分割しながら一コマ一コマ動きを設定していく方法、モーションキャプチャと呼ばれる、実際に人の動きをセンサーや専用のデータ取得専用のスーツを着て細かにデータ化する方法、そして、最近広まりつつあるのが既存の映像やデータをもとに、機械学習のアプローチでスムーズな動きを生み出す技術があります。さて、AIの時代、人や動物などの動きをデジタルで表現するには、どのようなアプローチが取られているのでしょうか。
人や人型キャラクターの動きにディープラーニングを活用する
昨年カナダのバンクーバーで開催されたコンピュータグラフィックスの学会 SIGGRAPH 2018 ではディープラーニングを活用したアニメーション論文が数々発表されました。SIGGRAPH全体の傾向としても近年、大量のコンピューティングパワーが安価に手に入るようになったこともあり、単一のアルゴリズムによって解決しようとするアプローチよりも人工知能、機械学習、ディープラーニングなどの技術を応用する流れが起きています。いくつか紹介しましょう。
DeepMimic
【論文】https://xbpeng.github.io/projects/DeepMimic/index.html
【サンプルコード】https://github.com/xbpeng/DeepMimic
人間の動作を学習するディープミミック (DeepMimic) と名付けられたソリューション。従来からさまざまなアルゴリズムで滑らかな動きを表現する研究は多数ありましたが、それらの研究の多くはある特定の動きに特化したものでした。
例えば歩いたり走るのは滑らかですが、同じアルゴリズムを格闘シーンには使えない、逆に格闘シーンに向いたアルゴリズムは、その他の用途ではあまり性能を発揮できないといった複雑な課題がありました。これらの課題を解決しようと、複数の動きに対応したアルゴリズムでは、結局のところ個々の動きの品質が個別に最適化したアルゴリズムにはかなわないという課題もありました。
DeepMimicは、それら複数の種類の動きが組み合わさった動きに対処するとともに、今までになかったような動きも生成できる手法です。実際の人の動きをデータ化するモーションキャプチャのデータを正答とし、DeepMimicで作られた動きが実際の人の動きに近くなるように機械学習を繰り返すことで作られたものです。内部的には一連の動作を分割して学習をすすめ、それらをつなぎ合わせることで滑らかな動きを実現しています。
モーションキャプチャのデータとしては歩く、走る、ボールを投げる、跳ぶ、バック転、側転、キックなどの基本動作を25種類以上、数百万回の試行を繰り返したとのこと。このDeepMimicの手法を応用すると人間だけではなく、恐竜や、人間とは骨格が異なるロボット、高速で走る四つ足の生き物、羽のあるドラゴンといったさまざまな形態の滑らかな動きを生成することができるそうです。
AI4Animation（Mode-Adaptive Neural Networks for Quadruped Motion Control）
【論文】 https://github.com/sebastianstarke/AI4Animation//blob/master/Media/SIGGRAPH_2018/Paper.pdf
【サンプルコード・デモアプリ】https://github.com/sebastianstarke/AI4Animation
二足歩行の人間とは異なる複雑な四足歩行の動き、歩いたり走ったりといった複数のタイプの歩行を表現できるものです。ニューラルネットワークを用いて、リアルタイム（実時間）で四足歩行の動きを計算して表現できます。MANN(Mode-Adaptive Neural Networks) という手法が使われています。
Unity上で動作するデモで用いられている犬のモデルは27の骨格を持ったもの。ユーザーがなんらかの操作をすると、前の画像フレームにおける姿勢と、移動中の速度をもとにあらかじめ分類されたモーションデータから次の動作を推定します。従来手法に比べ、リアルタイム性が高くゲームや動物型ロボットの動作、インタラクティブアートなどに応用が広がります。Windows、Mac、Linuxで動作するデモアプリで、その自然で滑らかな動きを試してみてください。
学習すべきデータと学習すべきデータがない世界のこれから
カリフォルニア大学の中田氏らによる研究「Deep Learning of Biomimetic Sensorimotor Control for Biomechanical Human Animation」では、目が何を見ているかに合わせてバーチャルヒューマンの動きを最適化する研究を進めています。
Deep Learning of Biomimetic Sensorimotor Control for Biomechanical Human Animation
この研究の興味深いところは Deep Learning を最大限活用し、従来型のアニメーション研究とは異なる切り口で研究を進めていることです。実際にはそう単純にはいかず、論文によると必要に足る独自データを集めるのが大変だった様子が伺えます。この研究は視線情報と人体のアニメーションの組み合わせに着目したもので、従来型のアニメーション研究のスタイルだとここまで考えが及ばないような領域に進出しています。また、従来であればこのような研究テーマをふと思いついたとしても、実装や実現が難しかった領域です。今後、課題解決型だけでなく「学習させるべきデータは何か？」といった面からの研究が進むことも期待されます。
その他、Deep Learningだと学ばせるべき正答、またそれらの正答のパターンが大量にかつ多数存在することが前提です。CG/VFXの世界では、人間や実在する動物の他にも、さまざまなキャラクターが描かれます。ありえない骨格をもったモンスターや、通常の人体からは考えつかないような動きをするキャラクター（例えばゾンビ）を想像してみてください。そのうえ奇妙な動きをする異星人や、身の毛もよだつような動きをする巨大生物など、学習すべき元のデータがないキャラクターたちの動きを次々と編み出していく必要があります。
今後は CG/VFX映像制作のパイプライン（作業の流れ）の中に、データ収集やディープラーニングの作業が組み込まれるとともに、正答がない制作物に関しても何らかの組み合わせや過去の知見から答えを見出していかなければなりません。またCG/VFX映像制作で求められる「演出」の部分をどう従来型のディープラーニングと組み合わせていくのかも大きな課題です。
例えば適切な動きの「正答」を出せればエンターテインメント映像としてOKかというと、かならずしもそうではありません。適度にオーバーな動きや、常人には無理な動きがヒーロー、ヒロインには求められているからです。これからは正答を学んだディープラーニング系のツールに、アーティスティックな要素、演出を適切に加えることができるハイブリッドな CG/VFXツール、ワークフローが業界全体から求められているのではないでしょうか。
本連載の今後の予定：まだ始まったばかりの連載ですが、単なるAIの話題とは少しことなり、CG/VFX、アートの文脈から話題を切り取り、映像制作の現場におけるAI活用や、AIで価値が高まった先進ツール、これからの可能性を感じさせるような話題、テクノロジーを紹介していく予定です。なにか取り上げて欲しいテーマやご希望などがございましたら、ぜひ編集部までお知らせください。
Contributor：安藤幸央
RANKING
