情報処理学会 インタラクション2020

ゲーム内でカスタマイズ可能なアバターを作成する機能として，キャラクターメイキングがある．既存UIでは作成できるアバターのバリエーションの増加に伴ってデザインにかかる作業負担も増加する．そこで本研究では，モデルの連続変化映像の推薦からキャラクターメイキングを行う手法「SteerMorph」を提案する．提案手法では，StyleGANによって生成されたアバター画像をアニメーションとして提示する．ユーザは提示される画像に対して，気にいった度合いを評価する．一定の評価データ蓄積後に対話型進化計算を行うことで，ユーザの好みを反映させた出力画像を提示する．ユーザの入力は1軸のスティック操作のみで実現でき，低負担かつ思い通りにアバター作成ができる．本稿では，提案手法について説明し，顔を対象としたキャラクターメイキングに適用した結果について報告する．