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UCバークレーとドリームワークス、deep learningを用いて、モバイル上でキャラクタを高品質かつリアルタイムに動かすキャラクタリグ技術を発表

ピクサー、仮想キャラクタの肉体の動きをより現実的にシミュレーションする技術を発表

ミネソタ大学ら、動く仮想キャラクタが着用する衣服をより現実的にシミュレーションする技術を発表

ブリティッシュコロンビア大学ら、手書きスケッチで3D衣服の折りひだを生成できるフレームワーク発表。スケッチ箇所以外に生じるシワ等も再現

エディンバラ大学とAdobe、ニューラルネットワークを用いて、より現実的に滑かな動きを実現する四足歩行キャラクタのリアルタイム制御技術を発表

早稲田大学ら、1枚の画像から顔の形状と反射率をCNNを用いて推定しモデル化する手法を発表。異なる照明条件や任意の視点でレンダリング可能

UNC、1枚の画像から着用する衣服（シワや折り目など細部含む）を再構築する手法を発表。仮想試着システムやキャラクタアニメーション等に応用

Unreal Engineを用いた完成度の高いリアルタイム・グラフィックス映像が登場

香港城市大学ら、手書きスケッチからリアルタイムに法線マップを自動生成する敵対生成学習GANを用いたインタラクティブシステムを発表

UCバークレーら、仮想キャラクタのアクロバットな動きをよりリアルに再現する強化学習を用いた手法「DeepMimic」発表