動画から世界を理解して思い出を管理してくれるAI:月刊エンタメAIニュース vol.15 | モリカトロンAIラボ
エンタメにおいても人工知能は日進月歩で進歩しており、新しい研究成果や試みが次々と発表されています。こちらの連載では、過去1か月間、主に海外で公開された注目すべきゲームAIやエンタメAIに関連したニュース、論文などを紹介していきます。プレイヤーそっくりのゲームキャラを自動生成するAI3Dゲームにおけるキャラクターエディットといえば、顔面の各パーツのサイズや形状に対応した多くの変数をプレイヤーが手動で調整する機能と、あらかじめ用意された各パーツやテクスチャを組み合わせる機能が主流です。近年では、ディープラーニングを使って3Dフェイスモデルを自動生成するアルゴリズムが多く発表されていますが、そうしたアルゴリズムがゲームデザインに導入された実例はほとんどありません。こうした技術には、3Dモーファブルフェイスモデル(3DMM)という変形可能なメッシュデータが使われています。一般的な3Dゲームで使用されているメッシュとは幾何学構造が異なることから、消費者向けの実用化には至っていないというわけです。また、既存のアルゴリズムでは人間の顔面を学習するために膨大なテキスチャデータが必要になるため、データベースの構築にかかるコストも大きな障壁になっています。AIに学習させた顔写真(上)と自動生成されたキャラクターグラフィック(下) 出典:githubミシガン大学とNetease社の研究者が開発した「MeInGame」という自動生成AIは、ディープラーニングを使って単一の顔画像から顔面の形状やテキスチャを予想することで、実物にそっくりのキャラクターグラフィクを自動生成できます。このアルゴリズムは、インプットされた写真データを基に、3DMMと畳み込みニューラルネットワーク(CNN=Convolutional Neural Network)を再構築。その後、3Dモデルをゲームグラフィック向けのテンプレートメッシュへ変換できるように設計されています。既存の自動生成アルゴリズムによって作られたキャラクターグラフィックと比較して、圧倒的に高い精度で任意の顔画像に似せられることも実証されています。もしかしたら近い将来、カメラに写る顔をAIが瞬時に分析して、プレイヤーにそっくりの3Dアバターを自動生成してくれるキャラクターエディットの機能が実現するかもしれません。論文:MeInGame: Create
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