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

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