Epic Games、UE5.8のマーカーレスモーションキャプチャの実演動画を公開　動画ファイルからMetaHuman用の全身アニメーションを生成するワークフロー

Epic Games社は9月10日（木）、Unreal Engine公式YouTubeチャンネルで動画「MetaHuman Animator Markerless Motion Capture Demo」を公開した。Unreal Engine 5.8で実験的機能として実装された、単一のカメラ映像からMetaHuman用の全身アニメーションを生成するマーカーレスモーションキャプチャのワークフローを実演している。

プラグインの導入とリファレンス動画の準備

Epic Gamesはマーカーレスモーションキャプチャ技術をもつMeshkapade社の技術を統合したことにより、従来のフェイシャルキャプチャだけでなく、全身のモーションキャプチャ機能をUE5.8に実装。機能の利用にあたっては、FabからMetaHuman Animator関連の「MetaHuman Animator Markerless Motion Capture」プラグインをダウンロードし、プロジェクトに導入する。また、「Capture Manager」や「MetaHuman Core Tech」といった関連する前提プラグイン群も併せて有効化しておく。

リファレンス動画から高精度なモーションを抽出するためには、撮影時に工夫が必要となる。まず、カメラは三脚などで固定し、途中でカットのない単一の連続した映像ソースとする。被写体は1名のみとし、足元を含めた全身が常に映像のフレーム内に収める。そして、トラッキングの精度を上げるために、影が強く落ちない均一な明るさの照明環境を用意し、背景と明確なコントラストのある衣服を着用する。特に衣服については、手足などの身体部位の正確な位置推定を妨げないよう、ゆったりとしたシルエットの服装を避けることが重要とのことだ。

リファレンス動画のインポート

撮影した動画ファイルをエンジン内に取り込むには、Live Link HubからCapture Managerを呼び出す。そして、デバイスの追加から通常の単眼映像を取り込む「Mono Video Ingest」を選択し、任意の名称を設定して動画が格納されたフォルダを指定。映像ファイル単体ではなくフォルダを指定することで、自動的に映像がブラウザに読み込まれる。その後、処理キューに追加して実行すると、コンテンツブラウザ内に専用のデータアセットが自動生成され、次のモーション解析工程で利用可能なベースデータを準備できる。

アニメーション抽出とトリミング

生成したキャプチャデータをキャラクターのモーションデータに変換するため、専用アセット「MetaHuman Performance」を作成。映像入力タイプを「Monocular Footage」に設定し、今回は全身のトラッキングを行うため「Body Tracking」を有効化して顔用の「Facial Tracking」は無効にする。

アセット内のタイムラインを操作することで、カメラの録画開始直後の不要な歩行部分などをカットし、アニメーション化したい特定のフレーム範囲だけを指定することができる。この映像からモーションを解析するプロセスはGPUリソースを非常に大きく消費しクラッシュの原因になりやすいため、まずは短い映像区間でテスト処理を行うことを推奨している。

アニメーションシーケンスの書き出しとモーションの修正

解析・抽出が完了したデータは、MetaHumanの既存スケルトン向けにアニメーションシーケンスとして書き出す。これをレベルシーケンサーに配置したMetaHumanに適用することで、リファレンス動画のモーションをキャラクターに反映することができる。

ただし、このマーカーレスモーションキャプチャ機能は現在実験的機能であることから、メッシュのめり込みや足が空中に浮き上がってしまう場合がある。そうしたモーションの破綻を修正する場合、タイムラインの全フレームにキーフレームを打ち直すのではなく、FK コントロールリグやMetaHumanのコントロールリグを適用し、ベースのアニメーションに対して相対的な変化のみを上書きする加算修正（Additive Changes）を行うことで、効率的にクリーンアップできるという。

■MetaHuman Animator Markerless Motion Capture Demo（YouTube）

https://www.youtube.com/watch?v=r_-fEi7fXLA

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