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MPI-IS、音声から顔アニメーションをより自然に生成するdeep learningを用いたフレームワーク「VOCA」を発表

北京電影学院など、人の動きを別動画内人物へリターゲティングするdeep learningを用いた手法を発表。カメラアングルも変更可能。3D変換なしに2Dで処理

山東大学など、もっともらしい3D屋内シーンを効率的に大量生成できるニューラルネットワーク「GRAINS」発表

チェコ工科大学とSnap、パッチベース合成法とConditional GANを用いてリアルタイムにスタイルを顔へ転送する技術「FaceStyleGAN」発表

ソウル大学校など、最大346の筋腱ユニットで人の動きをより忠実に再現するdeep learningを用いた物理シミュレーションを発表

明治⼤学、Wi-Fi電波から取得できる情報（CSI）と3次元CNNを用いたジェスチャ認識法を発表。家庭用Wi-Fiルータによる室内センシングへの可能性

UCSF、脳活動から声道の動きをシミュレートし音声合成（本人の声に近似）を生成する機械学習を用いたブレインマシンインタフェースを発表

ハーバード大学など、画像内の物体を背景から分離する対話型画像セグメンテーションアルゴリズムを発表

Google BrainとDeepMind、複数のビデオ内の出来事を時間的にシンクロさせる機械学習アプローチを発表。投球やスイングの同期や、音の同期も

Cloudwalkなど、CNNとUVマッピングを組み合わせて1枚の2D画像から人の3Dモデルを生成する中間タスクを省略したフレームワーク「DenseBody」発表