キャラクターとモーションキャプチャ

モーションキャプチャは、実際の演者の動きを記録し、それをデジタルキャラクターにマッピングすることで、手作業でのアニメーション作成が困難なリアルな動きを提供します。

Definition

モーションキャプチャとは、人物や物体の動きを時間経過とともに測定することであり、キャプチャからのキャラクターアニメーションとは、そのデータをクリーンアップし、リターゲティングし、再利用してデジタルキャラクターを動かすプロセスを指します。

Scope

このトピックでは、光学式、慣性式、およびマーカーベースのキャプチャシステム、キャプチャされたデータのクリーンアップと異なるプロポーションのキャラクターへのリターゲティング、モーションクリップのブレンドと再利用、そしてキャプチャされたライブラリから新しいシーケンスを合成するモーショングラフなどのデータ駆動型構造について扱います。

Core questions

• 演者の動きはどのように正確に測定されるのでしょうか？
• キャプチャされたモーションは、異なるプロポーションのキャラクターにどのように適応されるのでしょうか？
• モーションクリップはどのようにスムーズにブレンドされ、連結されるのでしょうか？
• キャプチャされたライブラリから新しいモーションを合成するにはどうすればよいでしょうか？

Key concepts

• 光学式および慣性式キャプチャ
• マーカートラッキング
• モーションクリーンアップ
• モーションリターゲティング
• モーションブレンド
• モーショングラフ

Key theories

モーションリターゲティング

キャプチャされたモーションは、骨格のサイズやプロポーションが異なるキャラクターにマッピングする必要があり、リターゲティングされたモーションが物理的および視覚的に妥当なままであるように、足の接触などの制約を維持する必要があります。

モーショングラフ

キャプチャされたクリップのライブラリは、エッジがスムーズな遷移であるグラフとして整理され、グラフをたどることで、限られたデータセットから長く制御可能な自然なモーションのストリームを合成できます。

Clinical relevance

モーションキャプチャは、映画やゲームのキャラクターアニメーション、バーチャルプロダクションにおいて標準的に用いられており、同じ技術が臨床歩行分析、スポーツバイオメカニクス、リハビリテーション評価を支援しています。

History

ロトスコープや初期の電気機械式リグは、1990年代に光学式マーカーシステムに取って代わられ、2002年にはモーショングラフなどのデータ駆動型手法が柔軟な再利用を可能にし、現在ではマーカーレスおよび学習型キャプチャが急速に進歩しています。

Key figures

• Lucas Kovar
• Michael Gleicher
• Alberto Menache

Seminal works

• kovar2002
• menache2011

Frequently asked questions

キャプチャされたモーションは、なぜ編集せずに直接使用されないのですか？

生のキャプチャデータにはノイズや欠落があり、演者の正確なプロポーションに縛られ、キャラクターやショットに正確に一致することはめったにないため、使用前にクリーンアップ、リターゲティング、そしてしばしばブレンドまたは編集が必要です。

モーションリターゲティングとは何ですか？

これは、ある身体からキャプチャされたモーションを、異なるプロポーションのキャラクターに適応させることであり、足が地面に接していることや手が物体に触れていることなどの重要な制約を維持し、モーションが依然として正しく見えるようにするものです。