Technical

参考資料

バニーガール3Dモデルリグ

かわいいバニーリグが販売されてます。価格は$18。
https://flippednormals.com/downloads/bunny-girl-3d-model-rig/

バニーガール3Dモデルリグ

このファイルには、Tポーズモデルとリギングバージョンが含まれています。リグはハイエンドレベルではありません。ポーズと静止画のレンダリングにのみ使用されたため(私はプロのリガーではありません)、基本的なアニメーションを処理できます。このシンプルなリグをそのまま提供します。

キャラクターとそのコンテンツは、個人的な使用(レンダリング、照明、リギング、アニメーション)を目的としていますが、営利目的ではありません。

含まれるファイル
  • バニーリグ
  • テクスチャー
  • Maya 2018シーン
  • Arnoldレンダラーのシェーダーとライトのセットアップ

参考資料

Amanda RIG v .1.0

Mayaのキャラクターリグが公開されてます。全身にリグが仕込んであるので、解析すれば色々参考になりそうです。複雑なことしてそうだけどリグの動作が軽い。
https://gumroad.com/l/qMtRcV

CG News

3Dアニメーションソフトウェア「Rumba」

3Dアニメーションソフトウェア「Rumba」。開発はGuerilla RenderのMercenaries Engineering。現在クローズドベータ中のようです。
https://rumba-animation.com/

3Dアニメーションソフトウェア

Rumbaは、市場で最高のプロフェッショナル3Dアニメーションソリューションを目指しています。

アニメーションの基礎から設計されたRumbaは、アニメーションプロセスを高速かつ直感的にします。 アニメーション制作者がアーティスティックな表現に集中できるようにするために、時間のかかるタスクを削減するリアルタイムのクリエイティブエクスペリエンスを提供します。

 

簡単なキャラクターポージング

ジオメトリを移動するだけで、直感的にリグを操作できます。Rumbaのマニピュレータパラダイムにより、アニメータは適切なタイミングで適切なツールを使用してキャラクタの各部分を制御できます。

ジオメトリ上の選択のないマニピュレータ、指と手の専用マニピュレータ、IK/FKとFK/IKの透明な操作により、ポーズ設定はこれまでになく簡単になりました。

 

革新的なアニメーションのワークフロー

真の非破壊アニメーションレイヤーと使いやすい制約レイヤーにより、アニメーションプロセスを強化します。

常に各レイヤーのタイミングが見え、 アニメーションを簡単にミックスおよびマージします。 キーフレームのドラッグアンドドロップ、 時間、レイヤー、コントローラー、またはキャラクターをコピー/ペーストできます。

独自のアニメーションワークフローを作成します。従来型、キーフレーム、ブレークダウン、手続き型、ノンリニアのいずれも。

 

アニメーターツール

革新的な評価エンジンのおかげで、Rumbaは複数フレームのポーズ編集や効率的なモーション軌跡などの時間編集ツールを提案することができます。の

熟練したアニメータ向けに設計されたRumbaには、プロのカーブエディタ、優れたオニオンスキン、ポーズ、クリップライブラリなど、アニメータの日常の操作性を向上させるさまざまなツールが用意されています。

 

比類のないパフォーマンス

インタラクションと再生の両方において、Rumbaはこれまでにないパフォーマンスレベルを提供します。効率的な評価エンジンのおかげで、リグとの相互作用が非常に速くなりました。

Rumbaの自動キャッシュシステムにより、多数のプロダクションリグをリアルタイムでアニメートできます。

 

MAYA リグとの互換性

RumbaはAutodesk Mayaリグ(最も多い)と互換性があります。現在のMayaリギングワークフローをそのままにして、Rumba固有の機能を使用してリグを次のレベルの生産性にします。

また、すぐにアニメートできるRumbaリグをリギングパートナーに依頼することもできます。

 

オープン

RumbaはPython、Alembic、ILMbase、OpenSubdiv、OpenImageIO、そしてもうすぐUSDといった業界標準をベースにしています。

ライブラリ、マニピュレータ、レイヤーなどのRumbaコンポーネントの多くは、オープンソースのプラグインとして提供されており、ユーザ独自のカスタマイズのサンプルとして使用できます。

Rumba APIはPythonとC++で利用できる。RumbaにはPythonスクリプトエディタが埋め込まれている。

Rumbaは現在非公開ベータ段階です。もしあなたのアニメスタジオでRumbaを試してみたいと思ったら、私たちに連絡してください!

参考資料

セガゲームスのTA向け新人研修カリキュラム

「テクニカルアーティスト向けの新人研修とは? セガゲームスの特別カリキュラムを一挙公開」という記事が公開されます。現在のゲームに必要な知識がまとまってる感じがします。
https://cgworld.jp/interview/201911-segagames.html

 

①モデリング演習

カリキュラム概要

  1. Mayaプロジェクトセッティング
    資料収集・モデリング開始
  2. ローポリモデリング
    UV展開・テクスチャ
  3. ジョイント作成
    ポージング・スキニング調整・仮テクスチャ作成
  4. テクスチャ・マテリアルを作成
    トゥーンシェードから法線マップまでの理解
    Unity上で確認
  5. PBRベースのテクスチャ・マテリアル作成
    ZBrush、法線マップ、Substance Painterを用いたワークフローの理解
    Unity上で確認

 

②モーション演習

カリキュラム概要

  1. 作業概要確認
    ゲームアニメーションとは? アニメーション12の原則
    Maya環境説明
  2. リギング
    リギングと、ゲーム用リグに求められる構造について解説
    モーションリストの作成
    ジョイント確認・リギング開始・親空間の理解
  3. 待機モーション作成
  4. 走行モーション作成
  5. ダメージモーション作成
  6. 空中移動モーション作成
  7. 勝利モーション作成
  8. Unityで実装し、各モーションの遷移を表現
  9. Unityで破壊アニメーションとミニゲームジャムを実施

 

③UI

カリキュラム概要

  1. UIの概念説明
    他プロジェクトでのUI制作事例観察とプレイ
    昨年度のインターンでの制作事例を体験
  2. モバイル版『ファンタジーゾーン』を想定したUI企画書の作成
    仮画像でレイアウト作成
    メイン画面・ショップ画面・画面遷移・ランキング・ボタン&レイアウト
  3. 世界観を考慮したデザイン素材の作成
    PhotoshopとIllustratorでレイアウトを作成し、パーツを分割
  4. 実機チェック
    Unity上での実装
    コライダーや文字などの細部における確認 各端末で破綻がないか確認

 

④背景

カリキュラム概要

  1. 背景の概念説明
    戸外での観察と素材撮影
  2. アセット制作(モデリング編)
    ブロッキング・グレイボクシングの理解
  3. アセット制作(UV・テクスチャ編)
    良いテクスチャについての理解
  4. シーン作成
    良い背景についての理解
  5. 背景モデリングの効率化
    ScriptEditorによる作業効率化
    HotkeyとMarking Menusのカスタマイズ
  6. シーン制作
  7. ライティング
    ライティングの概念理解とUnity上での演習
  8. コンポジション
    UnityでのレンダリングとPhotoshopでの合成・修正

 

⑤エフェクト

カリキュラム概要

  1. エフェクトの概念説明
    UnityのParticleEffectの説明
    EffectのPrefab化について
  2. 炎のエフェクト制作
    炎を観察してディテール追加
  3. 爆発のエフェクト制作
    爆発の要素分解と素材制作・全体構成
  4. EffectUberの説明と、炎の弾の制作
  5. モデルを使ったエフェクト
    大技発動をテーマに内容の検討
    Mayaによるモデル・モーション制作
  6. パーティクルを制御するスクリプトの作成
    Unity上でエフェクトを実装し、スクリプトでコントロールする

参考資料

服飾アニメーションのインタラクティブオーサリングのための組み込みの服飾スペース学習

クロスアニメーションのインタラクティブオーサリングに関する研究のようです。メッシュを入力すると間を補完してくれる的な物のようです。
http://geometry.cs.ucl.ac.uk/projects/2019/garment_authoring/

ここでは半自動の衣服アニメーションオーサリングワークフローについて説明します。

(a) ボディアニメーションシーケンスが与えられると、アーティストはキーフレーム(黄色)を選択します。
(b)そのフレームに対する衣服の形状を入力し、システムはこの設計の固有のプロパティを学習し、この設計を他のフレーム(緑色)に自動的に伝播します。
(c)アーティストはガーメントのアニメーションをさらに調整することができます。新しいキーフレームを挿入し(黄色)、ガーメントのシェイプを編集します。次にキーフレームを妥当なトランジション(オレンジ色のボックス)にリンクすることによって、アニメーションシーケンスが自動的に更新されます。
(d) このワークフローでは、アーティストがコンポジション中にボディアニメーション(赤いボックス)を変更することもできます。これは、このシステムが基礎となるボディモーションからインタラクティブなレートで衣服のシェイプを推測するためです。

 

要約

体の動きに関するキャラクタアニメーションのための動的な衣服の形状をオーサリングすることは,CG産業における基本ステップの一つである。確立されたワークフローは時間と労力がかかる(つまり、コントローラを使用した高密度フレームの手動編集)か、キーフレーム・レベルの制御がない(物理ベースのシミュレーション)かのいずれかです。
驚くことではありませんが、縫製は多くの生産パイプラインのボトルネックとなっています。代わりに筆者らは衣服アニメーションの半自動オーサリングのための深層学習ベースのアプローチを提示した。そこではユーザはキーフレームの選択において所望の衣服形状を提供したが,筆者らのシステムはその動作に依存しない固有のパラメータ(例えば、重力、布材料など)に対する潜在的表現を推論した。
新しいキャラクタの動きが与えられると、潜在的な表現によって、適切な衣服のアニメーションをインタラクティブな速度で自動的に生成できます。キャラクタの動きを考慮しなくても、学習された固有の衣服スペースによって新しいモーションシーケンスのキーフレーム間のスムーズなトランジションが可能になります。技術的には動作駆動オートエンコーダネットワークを用いて固有の衣服空間を学習する。ここでエンコーダは衣服の形状を体の動きの条件下で固有の空間にマッピングするが,デコーダはキャラクターの体の動きと固有のパラメータの変化に従って衣服の形状を生成するための微分可能なシミュレータとして動作する。
著者らは一般的な衣服タイプに関して,著者らのアプローチを定性的および定量的に評価した。実験は著者らのシステムがインタラクティブなユーザインタフェースを介して現在の衣服オーサリング作業手順を著しく改善できることを実証した。標準のCGパイプラインと比較して,本システムは必要なキーフレームの比率を20%から1−2%に著しく低減した。

モーション不変エンコーディング

筆者らは下にあるキャラクタの動きを因数分解しながら,潜在空間における同じ固有パラメータを持つ衣服形状を同じ位置に写像する運動不変符号化を訓練し,提供されたキャラクタの動きを使用して潜在空間における位置を様々な衣服形状に復号した。潜像空間において、同じ色のドットは同じ固有パラメータによって生成されたインスタンスを表す。

フリーシェイプ生成

本稿で提案した運動不変符号化ネットワークの視覚図を示す。学習した動き記述子を係数として用い,各ネットワーク層内の複数のサブネットワークを線形にブレンドし,動きに従ってネットワーク挙動を動的に変化させた。

参考資料

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。

CG News

Toolchefs Camera Lattice for Maya

オープンソースのMayaアニメーションツールをリリースしているToolchefsが、Camera Latticeツールを公開しました。tcKeyReducer、harmonicDeformer、tcSoftIKSolver、cameraLatticeを含むToolchefsのオープンソースMayaプラグインは、LGPLライセンスで利用できます。
古くはXSIのTDの方がデモしてたDeformationGridやC4Dのカメラデフォーマのようなカメラスクリーンベースのデフォーマですね。面白そう。
https://www.toolchefs.com/?portfolio=camera-lattice
https://github.com/Toolchefs

参考資料

より正確なマルチビューヘアキャプチャ

毛髪は再建するのが最も困難な目的の1つだそうですが、ストランドレベルの精度で忠実度の高いヘアジオメトリをキャプチャする論文とビデオが公開されてるようです。

髪の毛のキャプチャーと言えばディズニーの研究を思い出します。需要があるジャンルなのかな。

http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Nam_Strand-Accurate_Multi-View_Hair_Capture_CVPR_2019_paper.html

参考資料

Incredibles 2のエンジニアリングに忠実な髪

Pixar が Incredibles 2 向けに開発したヘアワークフローを紹介するビデオをアップロードしています。 SIGGRAPH 2018でおこなう講演用らしい。プレビューでの再現性が高そうですね。

参考資料

スマフォ使ったAIモーションキャプチャ「RADiCAL」

スマフォで撮影した動画からモーションキャプチャーするサービスだそうです。動画をサーバーにアップして解析し、FBX形式でダウンロード可能とのこと。現在ベータ版でモーションキャプチャのプレビューを5分間無料で利用できます。
アプリ入れてみたけど撮影できなくて試せなかった。
https://getrad.co