【JAniCA】ACTF 2019トピック

TVPaintトレーニング、セミナー、フェスティバルなど
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【ACTF】.clip形式対応国産モデラ

投稿記事 by ex-T_Z » 土 2 16, 2019 6:25 am

mqdl
Maxon Cinema 4Dを使いこなす現役3Dモデラー・mkdl氏が個人開発を進めている国産無償モデリングソフト「XISMO 2」が、セルシスCLIP STUDIO PAINT .clip/.lipファイルの読み込みをサポートしました。
 
セルシスは自社3DレイアウトソフトとしてCLIP STUDIO MODELERを無償頒布(モデリング機能は日本語版のみライセンス販売)しているものの、clipフォーマットファイルのI/OはサポートしておらずTVPaintやToonBoom、Blenderのような3Dライトテーブル・ロトスコープ・カメラワーク指定によるプリビズ作成には未対応です。
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TVPaintはver.7でLightwave LWO1形式の読み込みと定義済みUVテクスチャリペイント機能を実装しています。
最新フォーマット対応は行われていません。
 
ToonBoom Harmony・Storyboard Proは実装済み。

 
Blender(2Dアニメ・グリースペン機能)は昨年TVPaintが受賞した米アニー賞・Ub Iwerks Awardを受賞


コード: 全て選択

動作にVisualStudio2017 Visual C++ 再頒布可能パッケージ、OpenGL4.0対応GPU必須
  
CGWORLD.jp紹介記事

コード: 全て選択

https://cgworld.jp/feature/201901-xismo2.html


 
Spoiler : 画面を見る :
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【ACTF】セルシス近況

投稿記事 by ex-T_Z » 木 2 21, 2019 5:26 pm

セルシス
CLIP STUDIO PAINT ver.1.8.6アップデータが2/28に公開されます。
【iPad版】クラウド連携
  • Dropbox、iCloud drive などに保存されている複数ページの作品ファイルを[ファイル]アプリから読み込み可能になります。
     
 
アニメ機能
  • [ファイル]メニュー→[アニメーション書き出し]→[連番画像]のダイアログに、[下描きを出力]と[フレームを出力]が追加されます。下描きレイヤーの描画内容や各種フレームを、連番画像に書き出せるようになります。
  • [ファイル]メニュー→[アニメーション書き出し]→[連番画像]のダイアログに、[描画範囲]が追加されます。キャンバス全体を出力したり指定した部分を出力したりできるようになります。
  • [ファイル]メニュー→[アニメーション書き出し]→[アニメーションセル出力]のダイアログに、[アニメーションフォルダー外のレイヤーを出力]が追加されます。アニメーションフォルダーの外にあるレイヤーを統合して、画像を書き出せるようになります。例えば、タップ穴の画像を合成して出力できます。【EX】
  • ファイル名の設定方法を追加いたします。より柔軟なファイル名の設定が可能になります。
 
ブラシ
  • リアルなタッチの水彩や、ガッシュなど、画材の風合いを再現したブラシが12点追加されます。
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先行プレビュー機能
  • ポーズスキャナー機能が追加されます【EX/PRO/DEBUT】
     ポーズスキャナーを使用して写真に写っている人物のポーズを読み取り、3Dデッサン人形や
     3Dキャラクター素材に適用できるようになります。
     iPad版では、カメラで人物を撮影して、すぐにポーズを適用することもできます。
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【CGWORLD】ACTF 2019レポート

投稿記事 by ex-T_Z » 水 3 13, 2019 1:00 pm

CGWORLD.jpがACTF 2019メインセミナーレポート(前編)を公開しました。

コード: 全て選択

https://cgworld.jp/feature/201903-actf-01.html
デジタル作画における、タイムシートのデジタル化を巡る各社の取り組み
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<1>「デジタルタイムシートの説明と運用」by 東映アニメーション
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<2>「新時代のアニメ統合環境プラットフォームについて」
by アーチ&横浜アニメーションラボ

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【ACTF】DeNA自動中割AI研究

投稿記事 by ex-T_Z » 月 3 18, 2019 10:46 am

横浜ベイスターズオーナー企業DeNA(業種;モバイルゲーム開発・配信、SNS運営、電子商取引サービス)がAI技術研究成果の一環として手書きアニメ自動中割技術論文(濱田 晃一、李 天琦 共同研究)スライドショーを公開しています。

コード: 全て選択

https://www.slideshare.net/hamadakoichi/anime-generation

 
近年の深層生成モデルの進展により高品質の画像生成が可能になり、AIによるアニメ生成の可能性が拓けてきています。
しかしながら、従来、構造整合性と高画質を同時に満たす生成は難易度が高く、キャラクター全身のような複雑な構造を持つ対象の生成は難しい状況でした。

また一方で、アニメの原画と原画の間に中間フレームを挿入する中割のタスクでは、変化の大きい画像間の補間生成において、既存のフレーム補間技術では課題がある状況でした。

本発表では、これらの高品質なアニメ生成及び中割のタスクについて、DeNAにおける技術開発の取り組みを紹介いたします。
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