論文の概要: From Universal Humanoid Control to Automatic Physically Valid Character Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09286v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 22:04:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 18:43:24.665019
• Title: From Universal Humanoid Control to Automatic Physically Valid Character Creation
• Title（参考訳）: ユニバーサルヒューマノイド制御から自動身体的有効文字生成へ
• Authors: Zhengyi Luo, Ye Yuan, Kris M. Kitani
• Abstract要約: キャラクター制作者は、空手キックやパールジャンプなどの特定の動きに合わせてカスタマイズされたヒューマノイド体をデザインしたいと考える場合もある。 本研究では,人体に有効な人体を自動生成するヒューマノイド設計フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.06332986541815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automatically designing virtual humans and humanoids holds great potential in aiding the character creation process in games, movies, and robots. In some cases, a character creator may wish to design a humanoid body customized for certain motions such as karate kicks and parkour jumps. In this work, we propose a humanoid design framework to automatically generate physically valid humanoid bodies conditioned on sequence(s) of pre-specified human motions. First, we learn a generalized humanoid controller trained on a large-scale human motion dataset that features diverse human motion and body shapes. Second, we use a design-and-control framework to optimize a humanoid's physical attributes to find body designs that can better imitate the pre-specified human motion sequence(s). Leveraging the pre-trained humanoid controller and physics simulation as guidance, our method is able to discover new humanoid designs that are customized to perform pre-specified human motions.
• Abstract（参考訳）: 仮想人間とヒューマノイドの自動設計は、ゲーム、映画、ロボットにおけるキャラクター生成プロセスを支援する大きな可能性を持っている。 キャラクター制作者は、空手キックやパールジャンプなどの特定の動きに合わせてカスタマイズされたヒューマノイド体をデザインしたいと考える場合もある。 本研究では,予め特定された人間の動作のシーケンスに基づいて,身体的に有効なヒューマノイドを自動生成するヒューマノイド設計フレームワークを提案する。 まず,多種多様な人間の動作と体型を特徴とする大規模ヒューマンモーションデータセット上で訓練された汎用ヒューマノイドコントローラを学習する。 第二に、設計と制御の枠組みを用いて、ヒューマノイドの物理的特性を最適化し、事前に特定された人間の動作シーケンスをよりよく模倣できるボディデザインを見つける。 トレーニング済みのヒューマノイドコントローラと物理シミュレーションをガイダンスとして利用することにより、事前に特定された人間の動作をカスタマイズした新しいヒューマノイドデザインを発見できる。

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