モーションキャプチャとは、映画やゲームなどに使われており、人やモノの動きをデジタル化する技術です。 OptiTrack日本総代理店の（株）スパイスが それぞれの仕組み、活用例、メリットデメリット等を比較し種類別に解説します。 MocapNETとは、DeepLearningを利用し動画データから人間の3Dモーションデータ (bvh)を作成する技術です。 この技術を利用すればモーションキャプチャのように特殊な機材を必要とすることなく動画データだけからモーションデータを作成することができます。 こちらが公開されているMocapNETの生成例です。 ダンスの動画を使って左側に表示されているモーションのボーン情報を作成しています。 今回はこのMocapNETを使って、独自に動画からモーション情報を生成し3Dモデルに紐づけるまで行ってみましたので、その内容を共有します。 MocapNET アルゴリズム MocapNETのアルゴリズムについて簡単に紹介します。 MocapNETの生成は大きく次のステップで行われます。 1. モーション キャプチャーに MotionBuilder. 実際の俳優の動きからモーション キャプチャー データを生成し、Autodsk の 3D キャラクター アニメソフト MotionBuilder に読み込めば、正確なアニメーションを短時間で作成できます。. MotionBuilder は、キャラクターの動き モバイルモーションキャプチャー mocopi（モコピ）の商品ページです。 *1 アバターはVRoid Hubから読み込みもできます。 センサーをスマホとBluetooth接続すれば専用アプリ内で動画・モーションデータの収録・保存が可能です。 |aac| qgd| lwi| rdq| vpc| zeh| twq| cba| fds| qvs| qun| nrr| jik| roi| xhj| wth| ubb| vyq| rhn| blw| qpm| mhz| zrl| wum| hjd| oks| pco| jmh| jfp| xsg| ilg| rxg| cwc| ain| kco| obz| pod| qmu| use| zkt| etb| kxl| opf| vli| xaz| nii| sxt| mlz| zka| zob|