Cygamesは、自社の基礎技術研究所であるCygames Researchと東京科学大学による共同研究論文が、コンピュータービジョン分野における世界最高峰の国際会議「ECCV 2026(European Conference on Computer Vision)」に採択されたことを発表した。「ECCV 2026」は2026年9月8日から9月12日にかけて、スウェーデンのマルメで開催される。
■採択論文
【論文名】
Motion Style Slider: Endpoint-Supervised Continuous Style Control for Human Motion Diffusion
【著者】
Chen-Chieh Liao、Yichen Peng、Yiyi Cai、Yui Ono(Cygames / 小野 祐ため)、Hiroki Hanaoka(Cygames / 花岡 洋輝)、Erwin Wu、Hideki Koike、Shuichi Kurabayashi(Cygames / 倉林 修一)
※2024年1月から2025年8月まで長期インターンとしてCygames Researchに所属。現在は東京科学大学に所属。
【研究背景】
近年、潜在拡散モデル(※)を用いた人間動作の自動編集技術は大きく発展し、自然なモーションを作り出せるようになってきた。一方、モーションに演技的な要素を加える従来のモーションスタイル変換技術では、「喜び」「悲しみ」「怒り」など、あらかじめ定義した固定的な演技スタイルを反映するにとどまることが多くある。そのため、「もう少し強く」「少し抑えて」といった細かな調整を行うためには、その都度モーションの撮影やデータの準備が必要となり、膨大な時間とコストがかかることが制作現場の課題となっていた。
※潜在拡散モデル(Latent Diffusion Model)
画像や3Dモーションなどのデータを圧縮した情報の空間(潜在空間)で処理することで、効率的かつ高品質に加工・編集する技術。
【研究の概要と特徴】
本研究では、こうした制作現場の課題に着目し、感情表現のない「標準的な動作」と「演技スタイルを付与した動作」の2種類のデータから、演技の強弱をスライダーのように無段階で調整できる新技術「Motion Style Slider」を提案した。本技術により、中間的な演技データをあらかじめ用意することなく、控えめな演技から強調した演技まで、自由に調整できる。なお、本研究では、サイゲームスの大阪モーションキャプチャースタジオが独自に作成したモーションデータを活用した。
【今後の展望】
今回発表した研究成果は、3Dキャラクターアニメーションにおけるモーションスタイル変換技術の制御性を高め、クリエイターの演出意図をより直感的に反映するための基盤技術。今後は、ゲーム、映像、アニメーション、バーチャルキャラクター制作などへの応用を見据え、より自然で破綻の少ないモーションスタイル変換を目指すとともに、異なるキャラクターや演技スタイルへの適用、制作ワークフローとの統合に向けた研究開発を進めていく。
■Cygames Reseachについて
Cygames Researchは、「最高のコンテンツ作り」を技術面から実現するために設立した基礎技術研究所。「Empowering games with science(科学でゲームをより強くする)」を行動指針として、ゲームに関わる技術を多角的に研究している。国内外の大学や研究機関と連携し、最先端分野における理論構築とその実践に取り組んでいる。
▼Cygames Research 公式サイト
https://research.cygames.co.jp/
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