卷積神經網路動作捕捉系統插圖動畫應用

摘要

近年來隨著動作捕捉技術的增進，硬體設備需求隨之降低， 相關產業如電影拍攝、動畫製作、虛擬主播等更貼近於平常的生活中。 其中以虛擬主播最為貼近也最廣為人知，從絆愛到HOLOLIVE皆可看出龐大的商機。 虛擬主播除了動作捕捉的技術之外，還有虛擬角色模型製作、操作的需求。 虛擬角色分為3D與2.5D模型，除了風格的差異之外，在製作技術與操作概念也相差甚多。 而3D模型由於操作直觀，使之在研究上使用廣泛，相較之下2.5D則鮮少有相關之研究。 本論文基於上述之原因，以現有基於機器學習之動作捕捉技術與2.5D角色模型為基礎， 使用Unity開發一套虛擬主播操控系統，轉換動作捕捉與模型參數。 同時研究動作捕捉技術與2.5D角色模型的限制，並探討後續研究的方向。