スゲー

参考資料

「Klaus」のメイキング記事

Netflixで配信中のアニメ「Klaus」のメイキング記事が公開されてます。2Dアニメなのに3DCGのようなライティングが印象的な作風が話題です。

「Klaus」は2015年にテイザームービーが公開され、その直後にToon Boomと技術提携が発表されました。そのことからToon Boom上で質感を作る環境を構築したのかと思ったら、ブラシストロークとテクスチャを2Dキャラクターに半自動でトラッキングする専用ツールを使ったみたいですね。

https://beforesandafters.com/2019/11/14/heres-what-made-the-2d-animation-in-klaus-look-3d/
https://www.cartoonbrew.com/feature-film/how-klaus-draws-on-centuries-old-artistic-principles-to-push-2d-animation-forward-182325.html

公式サイト
https://www.netflix.com/jp/title/80183187

 

Les Films Du Poisson Rougeで開発されたツールセットの舞台裏

Les Films Du Poisson Rougeは、描画された線からトラッキングする方法を見つけました。 ベクトル描画された線だけでなく、ビットマップの線も。 パートナーシップから生まれたのはリアルタイムで動作するこの非常に直感的なツールであり、アーティストが短時間で驚くほどの量の作業を行うことができます。 このツールを「Klaus Light and Shadow」と呼びました。

もう1つの非常に重要な部分はToon Boomでした。パイプライン全体がToon Boom Harmonyを中心に構築されています。 ストーリーボードからインクやペイントまで、すべてがトゥーンブームパイプラインに基づいていました。

ライティング前のプロセス

Toon BoomのStoryboard Proを使用してストーリーボードを作成します。 素晴らしいことは、そこからレイアウトに直行できることでした。 タブレットでデジタルレイアウトを行いました。
2Dショットか3Dショットかに応じてレイアウトを分割します。 レイアウトから、アニメーションをToon Boom Harmonyで直接行いました。 トリックはありません。 パペット アニメーションはありません。すべてフレームごとに手で描かれました。 昔のように、アシスタントやインビトウィナーが線を処理するクリーンアップチームがありました。

その後、線を処理するインクとペイントに移動します。それはおそらく最も難しい部分でした。情報を伝えるために必要な場所にのみ線を残しました。コントラストと色が与えられている場合、線は必要ないと感じたため、多くのアウトラインがなくなっていることに気付くでしょう。ただし、手や顔に内側に線が表示されることがあります。そのため、実際に必要な線の数と、後でシャドウに置き換えることができる線の数を慎重に選択しました。

ライティングのブレークスルー

映画全体にカラーバイブルがあり、カラースクリプトもありました。 カラースクリプトには、映画のすべてのショットが含まれているわけではありませんが、少なくとも4回に1回は含まれていると思う。
背景とキャラクターのライティングの基準が必要でした。背景を扱う背景画家もキャラクターのライターも同じソースから描いていました。

 

ライティングのプロセスは、基本的にはコンセプトアーティストが毎日行うように、シーンのライティングを説得力のある方法で分解することでした。最大8レイヤーのライティングを導入します。アンビエントオクルージョン、サブサーフェススキャッタリング、リムライト、目の鏡面反射光、バウンスライトなどがあります。
これらのレイヤーのそれぞれには、アーティストがショット用にレイヤーの下に作成するシェイプのセットがあります。Les Films Du Poisson Rougeのツールのトラッキングシステムを使って、レイヤーをいくつも通過します。次に、それらをマージして 「ベイク処理された」 ライティングの外観を作成します。

ライティングの後 「テクスチャリング」 と呼ばれる別のステップがあります。3Dのテクスチャリングではありません。これはLes Films Du Poisson Rougeのもう一つのツールでM.O.E.と呼ばれ、ウォッシュ、水彩、オイルなどのペイントスタイルを選択し、ストロークの動作とサイズを決定してイメージに適用できます。背景と同じスタイルなので、ある程度のグレインが必要でした。これは非常に微妙なもので、それを見るために目を細めなければなりません。このグレインはキャラクターと一緒に移動します。

次に、これらすべての要素を合成します。Compは各シェイプに適用するテクスチャの量を決定します。肌などに同じレベルのテクスチャがないため、Compはこれを制御し各ショットに何を適用するかを決定できます。

3Dは依然として大きな役割を果たした

Mayaでは多くの3D要素を作成しました。トナカイなどの要素は3Dの場合もあれば、2Dの場合もあります。私は3Dチームに「リグでこれを行うことができますか?」と言い、彼らは「はい」、「いいえ」、または2Dで行う方が簡単だと言います。 2Dでトナカイをアニメートしても、ファーが正しく表示されない場合があるので、ファーを外してその上にペイントします。

 

アーティストのためのツール

この新しいツールを使うことは、アーティストたちにとっても楽しみでした。実際、アニメーションに簡単に付加機能を追加できるため、行き過ぎを止めるのは難しかった。『まあ、それはちょっと多いですね』。

参考資料

POULEHOUSE

質感、ライティングが綺麗。

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Transport-Based Neural Style Transfer for Smoke Simulations

画像を使用してスモークシミュレーションにスタイルを転送する技術だそうです。面白い。
http://www.byungsoo.me/project/neural-flow-style/index.html

概要

芸術的に流体を制御することは常に困難な作業であった。最適化手法では、煙のダイナミクスを間接的に制御するためにアーティストが手作業で作成することが多い、ターゲットの速度または密度フィールドの設定に対してシミュレーション状態を近似することに依存します。
パッチ合成技術は、イメージテクスチャまたはシミュレーション機能をターゲットフローフィールドに転送します。しかし,これらは構造パターンの追加または乱流構造による粗い流れの増大に限定され,従って異なるスタイルおよび意味的に複雑な構造の全スペクトルを捕捉できない。
本論文では,体積煙データのための最初のトランスポートベースのニューラルスタイル転送(装置)アルゴリズムを提案した。この方法は,自然画像から煙シミュレーションに特徴を転送することができ,単純なパターンから複雑なモチーフまでの一般的な内容を意識した操作を可能にする。提案したアルゴリズムは,ソース入力煙から所望のターゲット構成への密度輸送を計算するので,物理的に影響を受ける。著者らの輸送ベースのアプローチは,煙を様式化に向けて輸送する非圧縮性および非回転性ポテンシャルを最適化することにより,様式化速度場の発散を直接制御することを可能にする。時間的整合性は後続の様式化速度の輸送と整列により保証され,3D再構成は異なるカメラ視点からの様式化のシームレスなマージにより計算される。

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“Shanghai Fortress” Final Trailer

中国映画の予告編。映像が凄そう。Bottleship VFXがMax、TP、FuneFX、Houdiniの水、Vexus(Boomer Labsのノードシーンアセンブリ)を使用してVFXを行ってるらしい。

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Infinite Patterns

modoとC4Dで作られた短編映像です。メイキングが公開されており、modoを使用した蜂のアニメーションやUVTransformを使用した蜂の目や建物の模様のモデリングが素晴らしいです。C4Dの幾何学的なアニメーションもすごく便利そう。

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高品質のリアルタイムアニメアップスケーラー「Anime4K」

高品質のオープンソースリアルタイムアニメアップスケーラー「Anime4K」が公開されてるようです。機械学習は使用していない単純なアルゴリズムのようですが、機械学習が行ってる処理に近いかもしれない。というもののようですね。
https://github.com/bloc97/Anime4K#glsl-usage-instructions-mpv

Anime4Kは、最新のオープンソース、高品質のリアルタイムアニメアップスケーリングアルゴリズムであり、あらゆるプログラミング言語で、どこにでも実装できます。

リアルタイムアニメアップスケーリングカテゴリの最新技術*。手頃な品質を実現する最速。これは、機械学習アプローチと比較して優れた品質の汎用SISRアルゴリズムであるとは主張していません。

概要

非常に高速(Vega64GPUで最大3ms)で時間的に一貫性があり、実装が簡単(最大100行のコード)であるが、非常に効果的な日本のアニメーションと漫画で動作するように設計された最新の高品質リアルタイムSISRアルゴリズムを示す。このアルゴリズムは非常に単純なので、この方法が現在使用されていない「一斉に 」ことは驚くべきことである。
注目すべきことに提案した方法は機械学習または統計的アプローチを使用せず、より細かいテクスチャの犠牲を許容しながら良く定義されたライン/エッジに重要性を置く内容に適合した。提案したアルゴリズムは色情報を高さマップとして扱い、勾配上昇を用いて可能性のあるエッジに向かってピクセルを「押す 」反復アルゴリズムとして迅速に記述できる。これは学習ベースのアプローチがすでに内部で行っていることである可能性が非常に高い(例:。VDSR [1]、waifu2x [2])。

アートのアップスケーリング(アニメスタイル)