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生成AIが切り開く新たな表現技術

中京大学工学部メディア工学科の董然准教授、北陸先端科学技術大学院大学の謝浩然准教授、吉林大学の楊溪准教授が共同で発表する生成AI技術が注目を集めています。この技術は、人的動作を細やかに扱いながらその特徴を転移・編集する能力を持っています。2026年12月にマレーシア・クアラルンプールで開催されるSIGGRAPH Asia 2026での研究成果発表が期待されています。

研究の背景と意義

近年、アニメーションやゲームにおいてキャラクターの動作を表現・編集する技術が重要性を増しています。動きのスタイルは、身体の大きな動きはもちろん、手足のタイミングや身体の微細な動きまで含まれます。従来の生成技術では、こうした微細動作が大まかな特徴に埋もれてしまう課題がありました。新たに開発されたAI技術は、この問題を解決するものです。

技術の概要

研究グループは、人の動きを高・中・低周波帯域に特化して学習する生成AIモデルを用いています。このモデルは元の動作を保持したまま、細かな動作スタイルの転移や編集を可能にします。具体的には、動作の周波数に基づく特徴抽出器を用いて、細かい動き、中程度のリズム、大きな動作を効果的に分けて捉えます。

新しいモーション・テキストベンチマーク「FineMotion-Style」

さらに、細かな動作の転移・制御性を評価するため、独自のモーション・テキストベンチマーク「FineMotion-Style」を構築しました。このベンチマークを用いて、従来技術と比較し、細かな動作スタイルの識別性能や生成動作の品質向上を確認することができました。

今後の発展に期待

この技術は、3Dキャラクターの動作編集だけでなく、フィジカルAIやヒューマノイドロボットにおける動作生成にも利用できる可能性があります。加えて、身体のバランスや地面との接触といった物理的制約を考慮することで、自然な動作生成の実現を目指しています。

研究者の見解

董然准教授は、「この研究は、人間の動きの時間的変化に注目したものであり、生成AIによる動作編集への応用が進むことに期待しています。将来的には、CGだけでなく、ヒューマノイドロボットの表現にもこの技術を導入したい」と述べています。

用語解説

• - 動作スタイル転移: 元の動作を維持しつつ、参照動作の特徴を移転する技術。
• - 動作の周波数特徴: 身体の動きに関する時間的変化を示す要素。
• - FineMotion-Style: 本研究特有のモーション・テキストベンチマークで、細かな動作スタイルの分析を評価。

研究支援

本研究は、科学技術振興機構（JST）、日本学術振興会（JSPS）、および中京大学のプログラムの支援を受けて行われました。

この革新的な生成AI技術が、今後のクリエイティブな領域に与える影響は大きく、CG分野や人間の動作を模倣するフィジカルAIにいかに貢献するかが期待されています。

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