Cygames Researchと東京科学大学の共同研究論文が国際会議「ECCV 2026」に採択

3Dキャラクターアニメーションの「演技スタイル」を連続的に調整する新技術を発表

ゲームの企画・開発・運営事業を展開する株式会社Cygames（以下サイゲームス、本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：渡邊耕一）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お知らせします。

「ECCV 2026」は2026年9月8日（火）から9月12日（土）にかけて、スウェーデンのマルメで開催されます。

■採択論文

【論文名】

Motion Style Slider: Endpoint-Supervised Continuous Style Control for Human Motion Diffusion

【著者】

Chen-Chieh Liao（東京科学大学 情報理工学院 特任助教 / 廖 振傑［リャオ・チェンチェー］、株式会社Cygames※）、Yichen Peng（東京科学大学 情報理工学院 / ホウ・イシン）、Yiyi Cai（東京大学 / サイ・イイツ）、Yûi Ono（株式会社Cygames / 小野 祐為）、Hiroki Hanaoka（株式会社Cygames / 花岡 洋輝）、Erwin Wu（東京科学大学 情報理工学院 / ウー・エアウィン）、Hideki Koike（東京科学大学 情報理工学院 教授 / 小池 英樹）、Shuichi Kurabayashi（株式会社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ました。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、あらかじめ定義され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ります。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ました。

※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」を提案しました。

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された演技まで、自由に調整できます。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ました。

【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です。

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きます。

■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された基礎技術研究所です。「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ます。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ます。

Cygames Research 公式サイト

https://research.cygames.co.jp/