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
CG機械学習CGへの扉ディープラーニング安藤幸央GAN月刊エンタメAIニュース河合律子OpenAI音楽NVIDIAニューラルネットワーク強化学習三宅陽一郎吉本幸記Facebook人工知能学会自然言語処理大内孝子QA敵対的生成ネットワークGoogleGPT-3キャラクターAIスクウェア・エニックス森川幸人モリカトロンAIラボインタビュールールベースDeepMindシナリオAIと倫理グーグル映画倫理NFTDALL-E2StyleGAN自動生成デバッグゲームプレイAIメタAIロボット深層学習マイクロソフトCEDEC2019アートプロシージャルSIGGRAPH遺伝的アルゴリズムDALL-Eテキスト画像生成ビヘイビア・ツリーディープフェイクCEDEC2021CEDEC2020ゲームAIデジタルツインメタバース不完全情報ゲームVRナビゲーションAINPC畳み込みニューラルネットワークCLIPGDC 2021JSAI2022VFXGDC 2019マルチエージェントCEDEC2022ボードゲーム画像生成ファッション懐ゲーから辿るゲームAI技術史toioCNNAdobeテストプレイモリカトロンStable DiffusionUnity著作権AIアート小説鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークJSAI2020TensorFlowBERTMicrosoftイベントレポート対話型エージェントロボティクス水野勇太アニメーションGenvid Technologiesガイスター画像生成AIStyleGAN2GTC2022教育ソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープルマンガ汎用人工知能マーケティングGDC SummerインタビューバーチャルヒューマンブロックチェーンMidjourneyアストロノーカキャリアNVIDIA OmniverseeスポーツAmazoneSportsDQNBLUE PROTOCOLシーマンMinecraftアバターOmniverseUbisoftメタAlphaZeroTransformerGPT-2AIりんなカメラ環世界中島秀之哲学理化学研究所DARPAドローンシムシティImagenバイアスMCS-AI動的連携モデルモーションキャプチャーTEZUKA2020AI美空ひばり手塚治虫バンダイナムコ研究所スパーシャルAIElectronic ArtsメタデータLEFT 4 DEAD通しプレイOpenAI Five本間翔太CMピクサープラチナエッグイーサリアム作曲ボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析Microsoft AzureMILEナラティブアーケードゲームOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ柏田知大軍事サイバーエージェント田邊雅彦トレーディングカードトレカ音声認識PyTorch眞鍋和子バンダイナムコスタジオaibo合成音声Meta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VAE3DCG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」に挑戦野々下裕子徳井直生マシンラーニング5GRival Peak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rinnaシミュレーションデジタルヒューマ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SiemensStyleCLIPDeNA長谷洋平masumi toyota宮路洋一OpenSeaGDC 2022TextWorldSIGGRAPH ASIAEarth-2MagentaSFELYZA PencilGTC2021CycleGANデータマイニングNetHackはこだて未来大学キャラクターモーションフェイクニュースエージェントRPGSIGGRAPH 2022AIボイスアクターNVIDIA CanvasGPUALifeZork人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープASBS栗原聡ぱいどんテキスト生成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 DIGEST3D音声合成西成活裕Apex LegendsELIZA群衆マネジメントNinjaコンピュータRPGライブビジネスアップルタウン物語新型コロナKELDIC周済涛メロディ言語清田陽司ゲームTENTUPLAYサイバネティックスMARVEL Future FightAstro人工知能史タイムラプスEgo4DAI哲学マップバスキア星新一日経イノベーション・ラボStyleGAN-XL敵対的強化学習StyleGAN3階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorWANNGOSU Voice AssistantVoLux-GAN竹内将SenpAI.GGProjected GANMobalyticsSelf-Distilled StyleGAN馬淵浩希Cygamesニューラルレンダリング岡島学AWS SagemakerPLATO映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioUXAWS LambdaFoodly誤字検出森山和道認知科学中川友紀子ゲームデザインSentencePieceアールティLUMINOUS ENGINELuminous ProductionsBlenderBot 3パターン・ランゲージ竹村也哉Meta AIちょまどマーク・ザッカーバーグGOAPWACULAdobe MAX 2021自動翻訳模倣学習AIライティングOmniverse AvatarAIのべりすとFPSNVIDIA RivaQuillBotマルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmithNVIDIA MerlinJasperスタンフォード大学NVIDIA Metropolisパラメータ設計テニスバランス調整協調フィルタリング人狼知能テキサス大学AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotエージェントシミュレーションOpenAI CodexStarCraft IIHyperStyleMax CooperFuture of Life InstituteRendering with StyleメディアアートIntelDisney類家利直LAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタインRotomationGauGAN論理哲学論考GauGAN2京都芸術大学ドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデル不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021PromptBaseDota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチMitsuba2バンダイナムコネクサスソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューGTC2020CG衣装mimicNVIDIA MAXINEVRファッションBaidu淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLGグリムノーツEponym古文書ゴティエ・ボエダ音声クローニング凸版印刷Gautier Boeda階層的クラスタリングGopherAI-OCR画像判定JuliusSIE鑑定ラベル付けTPRGOxia Palus大澤博隆バーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt RecognitionSFプロトタイピングクーガー田中章愛実況パワフルサッカー石井敦銭起揚NHC 2021桃太郎電鉄茂谷保伯池田利夫桃鉄GDMC新刊案内パワサカマーベル・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成沢理恵MITメディアラボMCU岩倉宏介アベンジャーズPPOマジック・リープDigital DomainMachine Learning Project CanvasMagendaMasquerade2.0国立情報学研究所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サッカーモリカトロン開発者インタビュースパコン里井大輝Kaggle宮本茂則スーパーコンピュータバスケットボール山田暉松岡 聡Assassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターTSUBAME 1.0Sea of ThievesTSUBAME 2.0GEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMABCIモリカトロンAIソリューション富岳初音ミクOculusコード生成AISociety 5.0転移学習テストAlphaCode夏の電脳甲子園Baldur's Gate 3Codeforces座談会Candy Crush Saga自己増強型AItext-to-imageSIGGRAPH ASIA 2020COLMAPtext-to-3DADOPNVIDIA GET3DデバッギングBigGANGANverse3DDreamFusionMaterialGANRNN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Stability AINovelAIRival 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市場分析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 StudioAWSamuseChitrakarQosmoAdobe 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 ResearchMuZero政治Galacticaクラウドゲーミングがんばれ森川君2号pixiv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CodexPFN 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DeviantArtARWaifu 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RCPMicrosoft DesignerアップルRealFlowRinna Character PlatformイラストiPhoneCALADeep 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大規模言語モデルBCIGateboxアフォーダンスLearning from VideoANIMAKPaLM-SayCan予期知能逢妻ヒカリPaLM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PAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者アルスエレクトロニカ2019品質保証StyleRigAutodesk逆転オセロニアBentley Systemsワールドシミュレーター奥村エルネスト純いただきストリートH100齋藤精一大森田不可止COBOL高橋智隆DGX H100ロボユニザナックDGX SuperPOD泉幸典仁井谷正充クラウドコンピューティングロボコレ2019Instant NeRFartonomousbitGANsぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine Learning意思決定モデル脱出ゲームHybrid Reward Architectureコミュニティ管理ウロチョロスSuper PhoenixSNSProject Malmoオンラインゲーム気候変動Project PaidiaProject Lookoutマックス・プランク気象研究所Watch Forビョルン・スティーブンスBing気象モデルLEFT ALIVE気象シミュレーション長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題Baby Xカート・コバーンエコロジーロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsYouTubeダフト・パンクメモリスタGlenn MarshallThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換レコメンデーションJukebox松尾豊Veap JapanEAPテンセントSIFT福井千春DCGAN医療MOBADANNCEメンタルケア人事ハーバード大学Edgar Handy研修デューク大学Netflixmynet.aiローグライクゲーム東京大学東京理科大学人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所リザバーコンピューティングプレイ動画ヒップホップソニーマーケティングサイレント映画もじぱNBA環境音暗号通貨現代アートFUZZLEAlteration粒子群最適化法進化差分法オープンワールド群知能下川大樹AIFAウィル・ライト高津芳希P2E大石真史BEiTStyleGAN-NADAレベルデザインDETRゲームエンジンSporeUnreal Engineデノイズ南カリフォルニア大学Unity for Industry画像処理SentropyGLIDECPUDiscordAvatarCLIPSynthetic DataCALMプログラミングサム・アルトマンソースコード生成LaMDAGMAIシチズンデベロッパーSonanticTRPGGitHubCohere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AI DungeonUrzas.ai介護西川善司並木幸介Kikiサムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIゼビウスSIGGRAPH 2021ペットストリートファイター半導体Digital Dream LabsTopaz Video Enhance AICozmoDLSSタカラトミー山野辺一記NetEaseLOVOT大里飛鳥DynamixyzMOFLINRomiU-Netミクシィ13フェイズ構造アドベンチャーゲームユニロボットADVユニボXLandGatoAGI手塚眞DEATH STRANDINGマルチモーダルEric Johnson汎用強化学習AIデザインOculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学生体情報デシマエンジンGoogle BrainインディーゲームSound Control写真高橋ミレイSYNTH SUPER照明Maxim PeterKarl SimsJoshua RomoffArtnomeハイパースケープICONATE山崎陽斗深層強化学習立木創太松原仁浜中雅俊ミライ小町武田英明テスラ福井健策GameGANパックマンTesla BotNEDOTesla AI DayWikipediaソサエティ5.0SphereSIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000ニュースタンテキ養蜂東芝BeewiseDIB-R倉田宜典フィンテック投資韻律射影MILIZE広告韻律転移三菱UFJ信託銀行

CGへの扉 Vol.4:CG/VFX制作に欠かせなくなったマシーンラーニングの勘所

2019.7.16ゲーム

CGへの扉 Vol.4:CG/VFX制作に欠かせなくなったマシーンラーニングの勘所

CG/VFX制作におけるマシンラーニングの活用の流れ

CG/VFXが活用された映画・ドラマの制作が大規模化してきています。SF映画や、ファンタジー映画であれば CG/VFX特殊効果が必須であることはもちろんですが、ごくごく普通に見える、現代を描いたドラマや映画でも実はCG/VFXがふんだんに使われているのです。

例えば俳優がロケ地に移動する時間を節約するためだけにスタジオ撮影した映像に街の風景をCG合成したり、過去に使ったセットを復元する手間を省くためにセットをCGで再現したりしています。

CG/VFXは、なにも現実にはありえない特殊な映像を制作するばかりではなく、演出意図を手軽に反映させたり撮影の手間を回避するなど、決められた予算内で素早く制作するためにも使われてきているのです。

撮影した馬の動画映像をシマウマに変換。 CycleGANを活用した映像処理

論文:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
動画:Turning a horse video into a zebra video (by CycleGAN) 

VFX制作のクオリティ向上と手間軽減に欠かせないマシンラーニングの役目

2018年に公開された150分の映画『アベンジャーズ/インフィニティ・ウォー』では、映画の全ショット数が 2703ショットにも及びました(※ショットとは切れ目や切り替えなしに連続して流れる映像の断片ひとつを指します)。そのうち、VFXが関係するショット、VFXを使ったショットの数は2633ショットに及びます。何気ない会話のショットや、背景を見渡しているだけのショットでも、細々とVFXによる効果、修正、追加がなされているのです。これだけの数のショットにVFXが使われているとなると、もうVFX無しに最新映画は成立しないと言っても過言ではないでしょう。

ちなみにこれらのVFXは、14社のCGプロダクションが手分けして作業し、総勢1,800名以上のCG/VFXクリエイターが参加しました。俳優の体全身、顔全体を撮影し、コンピュータ上でCG映像として再現させる「デジタルダブル」と呼ばれるキャラクタが用意されたのは映画の登場人物中、22体にも及びます。

今回インフィニティ・ウォーのCG/VFXで活躍した、その1,800人のCG/VFXアーティストに加えてマシンラーニングによる映像制作のアプローチも重要視され、映像業界内でも注目を浴びました。

登場キャラクターの制作手順として、人間の俳優が演技した顔の動きをキャプチャし、そのデータをもとにしたCGキャラクターが制作されました。顔のキャプチャーにはドイツチューリッヒにあるディズニーの研究所が新開発した 「Medusa Performance Capture System, 」という超高精細のパフォーマンスキャプチャーシステムが活用されました。

このシステムは1枚の画像からでも顔の正しい凹凸を抽出し再現することのできる現場のニーズに即したシステムです。実際の現場では2台の48fps(1秒間に48コマ)撮影可能なHDカメラで100箇所から150箇所ほどの印(マーカー)をつけた顔を撮影し続けてデータを取得します。しかし、激しい動きで映像がブレて飛んだり、マーカーが歪んで撮影され、正確にデータ取得できなかったりと悪条件が続きます。映像製作者たちは、そこでそういった悪条件にも強いMedusaを活用することで目標とするクオリティの映像を手に入れることができました。

Medusa Performance Capture

論文1:High-Quality Single-Shot Capture of Facial Geometry

論文2:Rigid Stabilization of Facial Expressions

動画:https://www.youtube.com/watch?v=K3mdGZtbK20

サノスのフェイシャルキャプチャーを担当したデジタルドメイン社の制作風景動画(SlashFilmより)

インフィニティ・ウォーの登場キャラクター、巨人の「サノス」は、通常の人間よりも顔が大きく、かつ微妙で繊細な動きを表現するために1インチ(約2.54cm)あたり4個ほどのリグ(移動の調整箇所)が埋め込まれていますが、顔中のリグをCGアニメーターが調整するのは数が多すぎて現実的ではありません。

さらにサノスの登場時間は映画全体の中で40分以上あり、映画全体の大部分を占めます。そのためその表情の重要性、その表情の存在感は計り知れません。そのため、サノスのアニメーション制作を担当したデジタルドメイン社ではMasqueradeという自社開発のマシンラーニングツールを活用しました。

サノスを担当した実際の俳優の顔の動きとCGキャラクターの動きをうまく連動させ、人間の俳優の動きとまったく同じ動きを再現するのではなく、演出として最適な動きを求めました。CGキャラクターならではの演出がなされた不自然さの無い顔の表現を、俳優の演技とうまく同期させ、正しい動き、そうあるべき動きを蓄積し、CGキャラクターが滑らかな動きが作り出せるようになるまで機械学習用のデータを集めていったのです。

Masqueade によるフェイシャルキャプチャの様子(SIGGRAPH論文発表資料より)

映画内で使われたフェイシャルキャプチャの技術が初めて論文発表された時の説明動画。

ごくごく普通にツールに組み込まれつつあるマシンラーニングの機能

サノスの事例では、研究開発された最先端の応用事例、インハウスの専任プログラマたちが開発したツールが活用されていますが、マシンラーニングを活用して制作物の品質を上げたり、手間を減らして制作スピードを向上させるアプローチは、市販のCG/VFXツールの中にも組み込まれつつあります。

Ziva VFX

筋肉・皮膚のシミュレーションシステム。動物の動きをより滑らかに正確にするためにマシンラーニングの技術を取り入れています。

DeepMotion

体の動きのうち特殊な動きを正確に表現するために、深層強化学習を活用。上記の事例では、実際のバスケットボール選手の歩き方、手の動き、ボールの扱いを素早く学び、効率的にスムーズなアニメーションデータを生み出すための工夫がなされています。この事例では、最初はぎこちない動きでボールを扱っていたCGキャラクタが、学習を進めるにしたがって、ボールの扱いが滑らかになっていくのが分かります。

Foundry

業界内で一般的に使われている映像の合成ツールNUKEの開発もとであるFoundryでは、映像内にあるゴミやノイズを除去する機能、照明が当たっている様子を模倣する機能としてマシンラーニングの技術を活用しています。

ARRAIY

ARRAIY社は社名にAIが入っており、機械学習を活用したトラッキングの技術を提供している企業です。通常の物体トラッキングや空間トラッキングの場合は、マーカーと呼ばれるQRコードのようなマークをカメラが正確に撮影し続ける必要があります。ARRAIYでは、マシンラーニングの技術を活用し、ある程度マーカーが隠れたり、画面枠から外れた場合も、補間したり予測したりしながらマーカーがあるべき位置を推測し、トラッキングがし続けられるようなアプローチを実現しています。

Behind the Scenes: Chevrolet ‘The Human Race’ from The Mill on Vimeo.

ARRAIY の技術を活用したトラッキング用の車。トラッキング用の車がCGの車に差し替えられます。

これから加速する CG/VFXツールの人工知能的進化

映像制作においてマシンラーニングの手助けを借りれば、下記のようなメリットが享受できます。

  • 失敗を避け、だれもが納得するアウトプットを得ることができる
  • できるだけ速いスピードで正しいものを作ることができる
  • 試行錯誤の回数を増やすことができる
  • 自然や人間、動物、植物といった既存のデータに学ぶことができる

CG/VFX業界の中でもマシンラーニングの活用が進みつつありますが、現実にあるものを模倣するだけに使われるわけではありません。例えばCGキャラクタが一般的な顔すぎると、ストーリーの中の登場人物としてはつまらないと言われます。個性派俳優と同じで、クセのある顔の方が記憶に残るし、ストーリーの中で印象的な役目を果たします。

例えば、数万人の整った顔の人のデータを学習させて、欠点の無い整った顔のCGキャラクターが生み出されたからといって、その合成されたキャラクターの顔が魅力的だと言えるでしょうか?

つまりは平均的なデータ、正しく再現できる表現できる、実写に近い映像が作りだせるだけでは、映像制作の現場においてテクノロジーを活用するメリットにはならなくなってきているのです。今後は人間の求める演出、人間が想像する映像にどれだけ近づけることができるかがマシンラーニングを活用した映像制作の勘所になっていくのではないでしょうか。

本連載の今後の予定:「CGへの扉」は、まだ始まったばかりの連載ですが、単なるAIの話題とは少し異なり、CG/VFX, アートの文脈から話題を切り取り紹介していきます。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、テクノロジーなどの話題にご期待ください。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。

CGへの扉:

Vol.1:CG/VFXにおける人工知能の可能性と、その限界

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

Vol.3:CGとAIの蜜月が今まで不可能だった映像を生みだす

Contributor:安藤幸央

RELATED ARTICLE関連記事

【CEDEC2022】桃鉄とパワサカに見るゲームプレイAIを活用したゲーム開発最新事例

2022.9.28ゲーム

【CEDEC2022】桃鉄とパワサカに見るゲームプレイAIを活用したゲーム開発最...

AIが変えた現代将棋の常識と定跡:北尾まどか氏×森川幸人氏 対談

2019.6.25ゲーム

AIが変えた現代将棋の常識と定跡:北尾まどか氏×森川幸人氏 対談

ゲームAI開発者が差別について考えるべき理由

2020.1.31ゲーム

ゲームAI開発者が差別について考えるべき理由

RANKING注目の記事はこちら