「アニメーションのキャラクターの着替え動作」はキャラクターと衣服の関係から複雑な動きとなり、コンピューターを使っての作成は非常に難しいものとされてきました。そんな中、キャラクターアニメーションやロボット工学について研究するジョージア工科大学のAlexander Clegg氏はモデルフリーのDeep Reinforcement Learning(深層強化学習/deepRL)を使い、 ニューラルネットワークで自動的に適切な「人間の着替え動作」を発見するアルゴリズムを(PDFファイル)開発。deepRLフレームワークに「布」のシミュレーションを統合し、着衣の制御方策を学習させることに初めて成功しました。 Learning to Dress: Synthesizing Human Dressing Motion via Deep Reinforcement Learning https://www