抽象的な
UNIST と提携した研究チームは、自然なプロポーションを維持し、歪みを回避しながら、3D キャラクターをアニメーション化して 1 枚の 2D 画像に示されている正確な動きを模倣できる新しい AI テクノロジーを報告しました。この開発は、メタバース、アニメーション、ゲーム業界向けの 3D コンテンツ作成の障壁を下げるのに役立つ可能性があります。
UNIST 人工知能大学院の Kyungdon Joo 教授が率いるチームは、ガウス モデリングを通じて生成された 3D キャラクターのポーズを調整し、さまざまな角度から見た場合でも形状とリアリズムを維持する革新的な AI フレームワークである DeformSplat を作成しました。
3D ガウス スプラッティングは、2D 画像から 3D オブジェクトを再構成する技術で、平面写真からモデルをリアルにレンダリングできます。ただし、漫画やビデオ ゲームなどでこれらのモデルをアニメーション化するには、従来、さまざまな角度からキャプチャした複数の画像やビデオ映像が必要でした。このようなデータがないと、モデルは手足が奇妙に曲がったり、非現実的な方法で伸びたりするなど、不自然に変形することがよくあります。
DeformSplat を使用すると、1 枚の写真を使用して 3D キャラクターのアニメーションを作成できます。テストでは、アニメーション キャラクターは、横、後ろ、正面から見ても、目立った歪みもなく、さまざまな視点からプロポーションと形状を維持しました。例えばキャラクターが腕を上げるポーズを入力すると、どの角度から見てもAIがその動きを正確に再現します。
これは 2 つの主要な技術革新によって可能になりました。まず、ガウス対ピクセル マッチングにより、モデルの 3D ガウス ポイントが写真の 2D ピクセルとリンクされ、システムがポーズ情報を 3D モデルに直接転送できるようになります。次に、剛体パーツのセグメンテーションは、手足や胴体などの剛体領域を自動的に識別してグループ化し、これらのパーツがアニメーション中に不自然に曲げたり伸ばしたりすることなく自然に動くようにします。これらの技術を組み合わせることで、たった 1 枚の写真に基づいて、現実的で歪みのない 3D キャラクターの動きが可能になります。
Joo 教授は、「これまでの方法では、単一の画像から歪みなく 3D オブジェクトをアニメーション化するのに苦労していました。私たちのアプローチは、オブジェクトの構造特性を考慮し、硬い領域を区別し、リアルな動きを生成します。これにより、特にゲームやアニメーションなどの業界にとって、3D コンテンツの作成がよりアクセスしやすく、手頃な価格になる可能性があります。」と説明しました。
この研究結果は、コンピュータ グラフィックスとインタラクティブ技術に関する世界有数の会議である SIGGRAPH Asia 2025 での発表に選ばれました。このイベントは、Association for Computing Machinery (ACM) が主催し、2025 年 11 月 15 日から 18 日まで香港で開催されました。この研究は、科学情報通信省 (MSIT) と UNIST 人工知能大学院の支援を受けています。
ジャーナルリファレンス
Jinhyeok Kim、Jaehun Bang、Seunghyun Seo、および Kyungdon Joo、「単一イメージからの剛性を意識した 3D ガウス変形」、SA Conference Papers ’25、(2025)。
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