プロシージャルアニメーション・挙動

アニメーション・モーション

オープンソース

• DE

  DeVI AIが発見

  2026

  生成モデルから得られる2D合成ビデオを活用し、3D物理シミュレーション内で複雑で器用な人間と物体の相互作用を実行する物理ベースのキャラクターを訓練するフレームワーク。

  interaction physics rl video

  arXiv

• GL

  GPC: Large-Scale Generative Pretraining for Transferable Motor Control AIが発見

  2026

  トークン化と次トークン予測モデリングを活用し、強化学習を用いて大規模なモーションデータセットから汎用的かつ再利用可能な生成型コントローラ（GPC）を構築するフレームワーク。

  physics procedural rl transformer

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• MA

  MaskAdapt AIが発見

  2026

  物理ベースの人型キャラクター制御における柔軟なモーション適応のための2段階残差学習フレームワーク。マスク不変のベースポリシーを訓練することで、観測データの欠損に対応し、多様な環境に適応させます。

  adaptation humanoid physics rl

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• NC

  NaP-Control AIが発見

  2026

  タスク非依存の拡散ポリシー事前分布の潜在ノイズを強化学習によって操作し、物理ベースのアニメーションにおいて多用途かつ高速で堅牢な全身キャラクター制御を可能にする制御手法。

  character-control diffusion-prior physics-simulation reinforcement-learning

  arXiv

• SW

  SWIM AIが発見

  2026

  物理ベースの水泳動作を合成するための強化学習手法。仮想キャラクターが複雑な流体環境において、物理的に妥当で制御可能、かつ自然な水泳動作を生成できるようにします。

  fluid physics rl swimming

  arXiv

• TR

  TextOp: Real-time Interactive Text-Driven Humanoid Robot Motion Generation and Control AIが発見

  2026

  ストリーミング言語コマンドやオンザフライでの指示変更をサポートする、リアルタイムのテキスト駆動型人型キャラクターモーション生成・制御フレームワーク。連続的な近未来の運動学的軌道を生成する高レベルモーション拡散モデルと、低レベルの強化学習ベースのトラッキングポリシーを組み合わせています。

  physics-based real-time reinforcement-learning text-to-motion

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• AM

  AMOR AIが発見

  2025

  報酬の重みに条件付けられた物理ベースのキャラクターコントローラーを訓練するための多目的強化学習（MORL）フレームワークであり、退屈な手動の報酬調整を不要にします。

  character-control physics-simulation reinforcement-learning

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• ML

  Mimic2DM: Learning to Control Physically-simulated 3D Characters via Generating and Mimicking 2D Motions AIが発見

  2025

  ビデオから抽出された一般的な2Dキーポイントの軌跡から、物理ベースの3Dキャラクター制御ポリシーを直接学習するモーション模倣フレームワーク。視点に依存しないトラッキングポリシーを特徴とし、マルチビュー追跡へのゼロショット適応や、多様なモーション合成のための2Dモーションジェネレーターとの統合が可能です。

  2d-to-3d motion-imitation physics-based reinforcement-learning

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• MI

  MimicKit AIが発見

  2025

  DeepMimic、AMP、ASE、SMPなどのアルゴリズムをサポートし、複数のシミュレーションエンジンに対応した、モーションコントローラー訓練用の軽量なモーション模倣手法スイート。

  character-control motion-imitation physics reinforcement-learning

  GitHub

• PP

  PARC: Physics-based Augmentation with Reinforcement Learning for Character Controllers AIが発見

  2025

  大規模なモーションキャプチャデータを必要とせずに、パルクールなどの俊敏な物理ベースの地形移動動作をキャラクターコントローラーに付与する、強化学習を用いたフレームワーク。

  parkour physics-based reinforcement-learning

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• CA

  CAMDM AIが発見

  2024

  トランスフォーマーベースの条件付き自己回帰運動拡散モデル（CAMDM）を利用して、Unity上で高品質かつ多様なアニメーションをリアルタイムに生成するキャラクター制御フレームワーク。

  character-control diffusion-model unity

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• CC

  CLoSD: Closing the Loop between Simulation and Diffusion for Multi-Task Character Control AIが発見

  2024

  モーション拡散モデルを用いて物理ベースのキャラクターコントローラーを誘導するテキスト駆動型強化学習フレームワーク。拡散モデルの多様なスタイルと、シミュレーションの物理的妥当性および環境インタラクションを両立します。

  diffusion-policy physics-based reinforcement-learning

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• FR

  FürElise AIが発見

  2024

  楽譜からピアノ演奏のための物理的に妥当で高度に器用な手の動きを合成するために、拡散モデルと強化学習を組み合わせたシステム。

  hand-animation physics-simulation reinforcement-learning

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• GE

  Genesis AIが発見

  2024

  汎用ロボティクス、コンピュータグラフィックス、および物理AI向けに設計された、オープンソースの高性能物理シミュレーションプラットフォーム。統合されたマルチフィジックスエンジン、フォトリアルなレンダラー、クロスプラットフォームコンパイラを特徴とし、既存のGPU加速スタックよりも大幅に高速なシミュレーション速度を実現します。

  physics rl robotics simulation

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• LU

  Learning Uniformly Distributed Embedding Clusters of Stylistic Skills for Physically Simulated Characters AIが発見

  2024

  ニューラルコラプス（Neural Collapse）と埋め込み拡張技術を利用し、ハイパースフィア上に均一に分布したスタイル埋め込みクラスタを学習することで、物理シミュレーション下のキャラクターに多様なスキルを制御させる手法。

  physics-simulation reinforcement-learning style-control

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• PR

  ProtoMotions AIが発見

  2024

  NVIDIAが開発した、強化学習を用いて物理シミュレーション上のデジタルヒューマンや人型ロボットを訓練するための、GPU加速されたシミュレーションおよび学習フレームワーク。

  humanoid physics-simulation reinforcement-learning

  GitHub

• SU

  SuperPADL AIが発見

  2024

  段階的教師あり蒸留を用いて、言語指向の物理ベースキャラクター制御を数百の動作にスケールアップし、堅牢で応答性の高いテキストから行動への合成を可能にする先進的なフレームワーク。

  language-directed physics-simulation supervised-distillation text-to-behavior

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• AM

  AMDM AIが発見

  2023

  リアルタイムのキャラクター制御、モーションインペインティング、および強化学習ベースのインタラクティブ制御をサポートする、PyTorchの自己回帰型モーション拡散モデルフレームワーク。

  character-control diffusion-model reinforcement-learning

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• BA

  Barkour AIが発見

  2023

  Google DeepMindによって開発された、四足歩行ロボットにおける動物レベルの敏捷性を定量化および実現するためのベンチマークおよび制御フレームワーク。深層強化学習を利用して、高速な跳躍、登坂、旋回を伴う複雑な障害物コースをナビゲートできるポリシーを訓練します。

  agility benchmark quadruped rl

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• CA

  CALM AIが発見

  2023

  人間の動作の条件付き敵対的潜在空間を学習することにより、ユーザーが制御するインタラクティブな仮想キャラクター向けに、多様で制御可能な行動を生成するアプローチ。

  character-control physics reinforcement-learning

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• DI

  DiffMimic AIが発見

  2023

  微分可能な物理シミュレータを活用することで、物理シミュレーション上のキャラクターの訓練を大幅に高速化する動作模倣フレームワーク。

  character-control differentiable-physics physics

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• IS

  InterPhys: Synthesizing Physical Character-Scene Interactions AIが発見

  2023

  InterPhysは、敵対的模倣学習と強化学習を用いて物理シミュレーション上のキャラクターを訓練し、3Dシーンのオブジェクトと自然で複雑な物理的相互作用を実現します。

  character-control physics-simulation reinforcement-learning scene-interaction

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• MU

  MoConVQ: Unified Physics-Based Motion Control via Scalable Discrete Representations AIが発見

  2023

  ベクトル量子化変分オートエンコーダー（VQ-VAE）と強化学習を活用し、大規模で非構造化されたデータセットから堅牢なモーション埋め込みを学習する、物理ベースのモーション制御フレームワーク。

  physics-based reinforcement-learning vq-vae

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• PA

  PADL AIが発見

  2023

  自然言語処理を活用し、ユーザーが自然言語コマンドを用いて物理シミュレーションされたキャラクターの動作を指示できるようにする、言語指向の物理ベースキャラクター制御フレームワーク。

  character-control language-directed physics-simulation reinforcement-learning

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• PP

  PhysDiff: Physics-Guided Human Motion Diffusion Model AIが発見

  2022

  物理シミュレータ内でのモーションイミテーションを用いた物理ベースの運動投影モジュールを介して、拡散プロセスに物理的制約を組み込み、浮遊や足の滑りなどのアーティファクトを排除する物理ガイド付き人間運動拡散モデル。

  diffusion physics procedural

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• UP

  Unity Procedural Animation AIが発見

  2022

  逆運動学（IK）を用いて、リアルタイムでプロシージャルなキャラクターの移動や登攀アニメーションを生成するオープンソースのUnityプロジェクト。

  inverse-kinematics procedural-animation unity

  GitHub

• WT

  Walk These Ways AIが発見

  2022

  多様な移動戦略の構造化されたファミリーを単一のポリシーにエンコードして学習する、四足歩行ロボット向けの強化学習フレームワーク。シミュレーションから実機へのトレーニングおよびデプロイツールを提供し、実世界環境での迅速な動作調整と適応を可能にします。

  locomotion quadruped rl sim-to-real

  GitHub · arXiv

• UU

  UniCon: Universal Neural Controller For Physics-based Character Motion AIが発見

  2020

  強化学習を用いて大規模なモーションデータセットで学習することにより、異なるスタイルの数千もの動作を習得することを可能にする、物理ベースのユニバーサルニューラルコントローラ。

  physics procedural rl

  プロジェクト · arXiv

• AI

  AI4Animation AIが発見

  2018

  Unityにおけるディープラーニングベースのキャラクターアニメーションと制御のための包括的なフレームワークおよびリポジトリ。二足歩行・四足歩行の移動やニューラルアニメーションレイヤリングをサポート。

  character-control locomotion neural-animation unity

  GitHub

• DE

  DeepMimic AIが発見

  2018

  物理シミュレーション上のキャラクターが、高度にダイナミックなサンプルモーションを頑健に模倣できるようにする、深層強化学習を用いた基盤的なフレームワーク。

  character-control physics reinforcement-learning

  プロジェクト · GitHub · arXiv

• UM

  Unity ML-Agents AIが発見

  2017

  深層強化学習や模倣学習を用いてインテリジェントなエージェントを訓練するための、ゲームやシミュレーションを環境として利用可能にするオープンソースツールキット。

  agent-training imitation-learning reinforcement-learning unity

  GitHub

商用・業界ツール

• MP

  Massive Prime AIが発見

  2024

  Massive Primeは、ニューラル意思決定と動的ラグドール物理を備えた自律型AIエージェントを使用し、映画・TV・ゲーム向けの業界標準クラウドシミュレーションおよびプロシージャルキャラクター行動ツールです。

  ai-agents crowd-simulation procedural-behavior ragdoll-physics

  公式サイト

• PU

  PuppetMaster AIが発見

  2015

  Unity向けの高度な物理ベースのラグドールおよびプロシージャルアニメーションツール。ラグドールのアニメーション化、二足歩行ラグドールの作成、リアルな物理的相互作用のシミュレーションを可能にします。

  behavior procedural

  公式サイト

• NE

  NaturalMotion Euphoria AIが発見

  2006

  3Dキャラクターのバイオメカニクスと物理挙動をリアルタイムでシミュレートする、Dynamic Motion Synthesis（DMS）に基づいた伝説的なゲームアニメーションミドルウェア。

  middleware physics procedural-animation

  公式サイト