Innovative Tech
人の動画を別人の動きに 深層学習でリアルに操作
Innovative Tech：
このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。
独Max Planck Institute for Informatics、香港大学、スタンフォード大学による研究チームが2020年1月に発表した「Neural Human Video Rendering」は、 Convolutional Neural Network（CNN）を用い、動画内の衣服を着た人物の全身運動を制御する合成技術だ。
Neural Human Video Rendering用いた動画間転送の様子。上段がターゲット動画（操られる側）、左がドライバー動画（操る側）、右が出力結果
研究チームは3種類のユースケースを紹介している。
Neural Human Video Renderingを用いたユースケース
- （a） ドライバー動画（操る側）の動きをターゲット動画（操られる側）へ転送するアプローチ。ターゲット動画内の人物を、外見を保持しながらドライバー動画内の人物の動きと同じように動かせる。
- （b） 人型スケルトンを動かし制御するアプローチ。モデルをインタラクティブに動かし、ターゲット動画内の人物を同じように動かせる。
- （c）単一カメラの固定ビューからBullet-time効果を生成するアプローチ。さまざまな角度から見た特定のポーズを生成できる。
本技術は、1台の単眼カメラで撮影した動画から学習して、スケルトンを入力とした人物のリアルな映像を生成するデータ駆動型のアプローチだ。
事前トレーニングでは、静的な人型3Dモデルとテクスチャ、動画から人物の動きを訓練する。出力はモーションデータとフレーム毎の部分的な動的テクスチャ。合成ステップでは、テクスチャマップを計算するためのネットワーク（TexNet）と、前景と背景を自然にブレンドし、シルエットで見られるトラッキング／スキニングエラーを修正した最終出力を生成するネットワーク（RefNet）の2段階で構成される。
Neural Human Video Renderingのパイプライン
このような合成技術では、転送後の動画で体の一部や衣服のシワが欠落するといった課題があった。本技術はこの課題を軽減している。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
ITmedia NEWSに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
SpecialPR
本日の新着記事
アクセスランキング
-
1
パナソニックHD子会社、使用禁止の生成AIに従業員約33万人分の個人情報をアップロード
-
2
AIに200万円渡してネットショップを1年運営させてみた──Alibabaの研究者らがシミュレーション 資産14倍の例も
-
3
PHP脆弱性でいち早くサービス停止したコドモン 背景に「被害が出てからでは取り消せない」
-
4
人に注射を打てる「サイボーグゴキブリ」の群れが、がれき下の被災者を救助？ 実験成功率72％
-
5
「お名前.com」 のFX自動売買VPS、不正アクセスで金銭被害か 「600万円の損失」「55万円なくなった」……報告相次ぐ
-
6
タイムズカー、3000円の見舞金支払いへ 免許証画像漏えいの146万件対象 55億円の特損計上
-
7
PayPay、「免許証画像で本人確認」廃止 ICチップ読み取りに統一
-
8
PHP脆弱性“PoCフライング公開”の経緯、支援財団が公表 混乱広げた企業を名指しで批判
-
9
「AIでエンジニア派遣は不要になる」のか？ 各社に肌感を聞いた 求められる人材、明確に変化
-
10
1000万のWebサイトで「生きたAPIキー」が大量に“丸見え”状態？ 大手銀行やインフラの鍵も 米スタンフォード大などが調査
ITmedia NEWS SNS
@itmedia_newsをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
ITmediaNEWSをフォロー
あなたにおすすめの記事PR