CANRIG: Cross-Attention Neural Face Rigging with Variable Local Control

顔のリギングはキャラクターの表情や発話を作るための重要な工程だが、従来の方法では多くのコントロール装置と熟練した手作業が必要だった。CANRigはこの工程を自動化するニューラルネットワークベースの顔リギング研究で、顔メッシュ上のコントロールハンドルを動かして表情を作成・修正するプロセスを扱う。 · 核心となるのは、コントロールハンドルとメッシュ頂点の間のクロスアテンションだ。ユーザーはハンドルが影

顔のリギングはキャラクターの表情や発話を作るための重要な工程だが、従来の方法では多くのコントロール装置と熟練した手作業が必要だった。CANRigはこの工程を自動化するニューラルネットワークベースの顔リギング研究で、顔メッシュ上のコントロールハンドルを動かして表情を作成・修正するプロセスを扱う。

核心となるのは、コントロールハンドルとメッシュ頂点の間のクロスアテンションだ。ユーザーはハンドルが影響を及ぼす顔の領域を直接指定でき、まぶたや口角のような狭い部位を精密に扱ったり、より広い範囲の変形へ切り替えたりできる。あらかじめ領域を固定的に分割したり、手作業でウェイトをペイントしたりする方法に依存しない点が特徴だ。

論文では、この編集プロセスを段階的に引き継げるよう、以前の形状を保持するワークフローも提案している。この構造は、コントロール範囲を変更している間に、それまでの修正が突然変化しないよう設計されている。額と口の周辺を広く整えた後、まぶたと口角をさらに細かく調整する例が紹介されている。

研究チームは、迅速なポーズ制作、キャプチャー・アニメーションクリップのフレーム編集、表情転送など、アニメーションや高解像度視覚効果のパイプラインにおける活用例を示した。著者はETH ZurichおよびDisneyResearch|Studios所属のArad Mohammadi、Sebastian Weiss、Jakob Buhmann、Loic Ciccone、Robert Sumner、Derek Bradley、Martin Guayである。