モデルの連続変化映像の推薦によるキャラクターメイキング手法「SteerMorph」のアバター作成に関する評価

2020-03-18


ゲーム内でカスタマイズ可能なアバターを作成する機能として,キャラクターメイキングがある.既存UIでは作成できるアバターのバリエーションの増加に伴ってデザインにかかる作業負担も増加する.そこで本研究では,モデルの連続変化映像の推薦からキャラクターメイキングを行う手法「SteerMorph」を提案する.提案手法では, StyleGANによって生成されたアバター画像をアニメーションとして提示する.ユーザは提示画像に対して気に入った度合いを入力する.システムは一定の評価データ蓄積後に対話型進化計算を行い,ユーザの好みを反映させた出力画像を提示する.これらの処理は繰り返し行われ,ユーザはアニメーションを見ながら1軸のスティック操作を行うだけでアバターを作成できる.本稿では,顔画像を対象とした実装を行い,評価実験を行った結果について報告する.

Publication

竹永正輝, 橋本直, “SteerMorph: モデルの連続変化映像の推薦によるキャラクターメイキング手法”, 情報処理学会インタラクション2020論文集, pp.314-315 (2020年3月9-11日, 一橋大学) PDF
竹永正輝,橋本直,“モデルの連続変化映像の推薦によるキャラクターメイキング手法「SteerMorph」のアバター作成に関する評価”,第55回情報処理学会エンタテインメントコンピューティング研究会(2020年03月18-19日,口頭発表,首都大学東京)PDF