ML デフォーマー フレームワーク

このボタンを選択すると、ML デフォーマー エディタの [Details] パネルのプロパティを使用して、キャラクターのメッシュ変形のモーフ ターゲットを生成するためのモデルのトレーニングが開始されます。

ここでは、使用する ML デフォーマー モデルを選択できます。ドロップダウン メニューの使用可能なオプションから ML デフォーマーをトレーニングするモデルを選択できます。選択したモデルを変更すると現在のセッションは消去されるため、新しい ML デフォーマー アセットを作成したすぐ後にのみこれを変更することをお勧めします。

ここでは、ML デフォーマーを Training (トレーニング) モードか Testing (テスト) モードに切り替えることができます。

• Training モードでは、トレーニング データを調査することが可能です。トレーニングに関連するすべての設定は、[Details] パネルにあります。
• Testing モードは、トレーニング済みモデルの変形の結果を表示するために使用します。テストとデバッグの設定には、テスト中に [Visualization] パネルからアクセスできます。

ここでは、ML デフォーマー エディタのツールにアクセスできます。ドロップダウン メニューでツールを選択し、各ツールのプロパティを調整して演算を実行できるオプションを開きます。[Tools (ツール)] メニュー ボタンを使用して次のツールにアクセスできます。

• [Key Pose Extraction (キー ポーズ抽出)] ツール
• Get Neighbor Stats (近接統計データの取得)

現在のところ、このメニューに含まれるツールは主に 最近接 ML デフォーマー モデルを使用して作業するときに適用できます。

各ツールとそれらのプロパティの詳細、および各ツールの機能の説明については、後述の各セクションを参照してください。

ここでは、デバッグするアクタを選択することが可能です。ドロップダウン メニューでアクタを選択することにより、アクティブなプレイインエディタ (PIE) セッションでアクタの変形を表示できます。アクタとワールドを選択すると、ML デフォーマー エディタのビューポートのアクタは PIE セッションと同じポーズを示します。選択してデバッグできるのは、現在開いている ML デフォーマー アセットを使用しているアクタのみです。

プロジェクトでは、多くの場合にいくつかのアニメーションがブレンドされ、IK などのプロシージャルな変更が行われます。ML デフォーマー エディタでは、デバッグしていないときに単一のアニメーション シーケンスでしかテストを行えないため、デバッグが役に立つことがあります。

デバッグに使用可能なアクタのリストは、ツールバーの [Refresh (リフレッシュ)] ボタンを使用してリフレッシュできます。

次のオプションからキー ポーズを抽出するデータを設定します。

• Poses (ポーズ)：クラスタリングするポーズを設定します。
• Cache (キャッシュ)：各ポーズのジオメトリ キャッシュを設定します。これは、[Extract Geometry Cache] がオンになっているときにのみ必要です。

• Must Include Frames (フレームを含める必要がある)：最終出力に含める必要があるフレームを設定します。

ここでは、ポーズ クラスタも抽出するアニメーション シーケンス アセットを割り当てることができます。プロジェクトの既存のアセットを上書きすると同時に、抽出されたポーズ クラスタを保存するために [New Poses (新しいポーズ)] ボタンを使用して新しいアセットを作成することもできます。

Extract Geometry Cache プロパティが有効になっている場合、ここで抽出されたジオメトリ キャッシュ データの保存先となるアセットを割り当てることができます。プロジェクトの既存のアセットを上書きすると同時に、抽出されたジオメトリ キャッシュ データを保存するために [New Geometry Cache (新しいジオメトリ キャッシュ)] ボタンを使用して新しいアセットを作成することもできます。

ビューポートのスケルタルメッシュで再生されるアニメーション シーケンス アセットを設定します。再生中の ML デフォーマーの実行状況を確認できるようにトレーニング アニメーション シーケンス以外のアニメーション シーケンスを設定するには、このプロパティを使用します。

ML デフォーマー エディタの変形済みテスト アクタで使用するデフォーマー グラフ アセットを設定します。デフォーマー グラフ アセットは、グラフ ベース システムでデフォーマーを定義するものであり、ランタイム時に法線のスキニング、モーフィング、再計算などを実行できます。ここでは、ランタイム時にキャラクターで使用するデフォーマー グラフ アセットを設定して結果を観察することが可能です。プロジェクトでランタイム時にデフォーマー グラフとこの ML デフォーマー アセットを組み合わせて使用する場合は、スケルタルメッシュ コンポーネントの Mesh Deformer プロパティでもデフォーマー グラフ アセットを指定する必要があります。ML デフォーマー アセットのビジュアライゼーション設定でデフォーマー アセットを変更しても、それが自動的にスケルタルメッシュ コンポーネントに追加されることはありません。

ビューポートの ML 変形済みメッシュに適用されるメッシュ変形デルタのスケール係数を設定します。値を 0.0 にすると同じメッシュ変形がリニア スキン メッシュとしてレンダリングされる一方、1.0 の場合は ML デフォーマー メッシュの完全な変形補正がレンダリングされます。

ここでは、トレーニング アニメーション シーケンス の再生のフレーム番号を手動で設定できます。この値は、シーケンスの再生コントロールでアニメーションを再生またはスクラブ再生するときに自動的に更新されます。

有効になっている場合、ビューポートでリニア スキン メッシュとグラウンド トゥルース メッシュ間の頂点デルタ値のデバッグ ビューがレンダリングされます。

Draw Deltas プロパティが有効になっている場合、通常メッシュによって遮られるデルタを頂点デルタ デバッグ描画でも表示するかどうかを切り替えることができます。

有効になっている場合、リニア スキン メッシュと ML デフォーマーの補正済みの結果間の変化のデルタを示すヒート マップは、ビューポートの ML 変形済みメッシュでレンダリングされます。寒色は小さい値を意味し、暖色は大きい値を示します。グレーは値がないことを意味します。

ここでは、ヒート マップのモードを設定してさまざまなデータを観察できます。ドロップダウン メニューで次のモードを選択することが可能です。

• Activations：ML デフォーマーが補正を適用している領域を視覚化します。寒 色は補正がほとんどないことを表し、暖 色はメッシュに対する変更が大きいことを意味します。グレーは変更が加えられていないことを示します。
• Ground Truth (グラウンド トゥルース)：グラウンド トゥルース メッシュと ML 変形済みメッシュ間の誤差を視覚化します。このモードでは、[Ground Truth] プロパティでジオメトリ キャッシュ アセットを設定する必要があります。寒 色は誤差がほとんどないことを表し、暖 色は誤差が大きいことを意味します。グレー は誤差がないことを示します。

ML デフォーマー モデルをトレーニングしたら、このプロパティを有効にしてビューポートでスケルタルメッシュのモーフ ターゲットのデバッグ描画を確認できます。このプロパティは、生成されたモーフ ターゲットがどれだけまばらなのかを観察するのに役立ちます。

ここでは、ビューポートでレンダリングされる生成済みのモーフ ターゲットのインデックス値を設定できます。

有効になっている場合、ビューポートにすべての ML 比較メッシュが表示されます。

ここでは、メッシュ マスクのビジュアライゼーション モードを設定できます。それぞれのボーン、カーブ、ボーン グループ、カーブ グループには、メッシュ上に特定のマスク領域があります。このマスクは、生成されたモーフ ターゲットをアクティブにできる領域を定義します。それらを使用して、望ましくない領域での変形を除外できます。たとえば、左腕を回転させる場合に、右腕が変形するのは望ましくありません。左腕の領域の周りの頂点だけを含めてこれが適用されるように、左腕に対してマスクを設定できます。

このプロパティのドロップダウン メニューを使用してマスク ビジュアライゼーション モードを選択できます。選択可能なオプションは次のとおりです。

• Off (オフ)：マスクのビジュアライゼーションを完全に無効にします。
• When in Focus (フォーカス時)：UI の右側にある入力ウィジェットにフォーカスがあるときのみ、ビューポート内にマスクを表示します。選択したアイテム (ボーン、カーブ、ボーン グループ、カーブ グループ) のマスクを表示します。
• Always (常時)：選択したマスクを常に表示します。選択済みのマスクは、UI の右側にある入力ウィジェットでの選択内容により定義されます。

ここでは、モデルのメイン システムのメモリと GPU に固有のメモリの使用量 (メガバイト (mb) 単位) を参照できます。

ここでは、モデルのクック済みサイズと未クック サイズの推定値 (メガバイト (mb) 単位) を参照できます。

トレーニングしているキャラクターのリニア スキン スケルタルメッシュ アセットを設定します。

選択した ML デフォーマー モデルのトレーニングに使用されるトレーニング入力のリストを設定します。各リストには、メッシュ ポーズを含むアニメーション シーケンスのペアとメッシュ変形データを含むジオメトリ キャッシュ アセットを含める必要があります。各ペアの両方のアセットは同じフレーム レートで実行する必要があります。また、これらのアセットには同じ数のフレームが含まれており、それぞれのアセットの各フレームには同じポーズが含まれている必要があります。さらに、各アセットのメッシュにも同じ数の頂点が含まれている必要があります。

新しい入力インデックスを作成するには、(+) [Add] を使用します。入力 インデックスを作成したら、各インデックスの設定を展開して次のプロパティにアクセスできます。

• Anim Sequence ：メッシュ ポーズをサンプリングして選択した ML デフォーマー モデルをトレーニングするために使用される、アニメーション シーケンス アセットを設定します。このシーケンスには、ランダム ポーズか特定のトレーニング シーケンスを含めることができます。アニメーション シーケンスに任意のアニメーション カーブが含まれる場合、それらのカーブは、ネットワーク入力として提供されているのであればトレーニング中に抽出されます。
• Geometry Cache ：選択した ML デフォーマー モデルのトレーニングに使用される、ターゲットの高品質のメッシュ変形を含むジオメトリ キャッシュ アセットを設定します。ジオメトリ キャッシュ アセットには、このトレーニング入力インデックスで定義されたアニメーション シーケンスと同じフレームレート、フレーム数、各フレームのポーズが含まれている必要があります。たとえば、キャラクターの頭ではなく胴体の変形のみをトレーニングしている場合、ジオメトリ キャッシュ アセットに含めることができるメッシュの数は、スケルタルメッシュより少なくなります。
• Use Custom Range ：有効になっている場合、割り当て済みのアニメーション シーケンス アセットとジオメトリ キャッシュ アセットからフレームのカスタム範囲を設定できます。
• Start Frame [Use Custom Range] プロパティが有効になっている場合は、設定したカスタム範囲の開始フレームを設定します。
• End Frame [Use Custom Range] プロパティが有効になっている場合は、設定したカスタム範囲の終了フレームを設定します。
• Enabled ：有効になっている場合、このプロパティにはトレーニング プロセスでこのインデックスが含められます。このプロパティを使用すれば、複数のトレーニング入力アニメーション インデックスを追加し、特定のユース ケースで使用したり、さまざまなデータで結果をテストしたりするインデックスを切り替えることができます。

ML デフォーマー モデルをトレーニングするには、少なくとも 1 つのトレーニング入力のインデックスが必要です。たとえば、特定のポーズが適切に変形していないことに気付いたときは、トレーニング入力を追加してメッシュ変形の結果をさらに向上させることができます。これらのポーズに関するターゲット データを含む追加データにより、結果が向上する可能性があります。

ここでは、スケルタルメッシュでジオメトリ キャッシュの位置を調整するためのトランスフォーム値を設定できます。ジオメトリ キャッシュ アセットとアニメーション シーケンス ポーズが正しく揃っていないことに気付いた場合は、このプロパティを使用します。ジオメトリ キャッシュ メッシュの頂点がアニメーション シーケンス メッシュの頂点と重なっていない場合は、このプロパティを使用してスケールと回転を調整することをお勧めします。このトレーニング プロセスの目的は、変形が行われたときにメッシュの各頂点間の距離を計算することにあるため、良好な結果を得るには、頂点が正しく揃っていることがきわめて重要です。[Visualization] の [Details] パネルの [Mesh Spacing] の間隔設定では、今もなおリンク スキン メッシュとジオメトリ キャッシュが区別されるということを覚えておいてください。[Mesh Spacing] が 0 に設定されているときは、メッシュが重なってスケールと向きが同じになるようにします。

ここでは、ML デフォーマー モデルのトレーニング時に考慮されるボーンとカーブを設定できます。キャラクターのスケルタルメッシュ アセットからボーンかカーブを追加するには、(+) [Add] を使用し、[Add Bone (ボーンを追加)] または [Add Curve (カーブを追加)] を選択して単一のボーンかカーブを追加するか、[Add All Animated Bones (アニメートされたすべてのボーンを追加)] か [Add All Animated Curves (アニメートされたすべてのカーブを追加)] を選択してキャラクターの使用可能なアニメートされたボーンかカーブのすべてをインポートします。最初にアニメートされたすべてのボーンかカーブを追加してから、ヘルパー ボーンを削除するなどして縮小することをお勧めします。

追加されたボーンは、キャラクターのポーズを定義するために使用されます。このモデルは、各ポーズでのボーンの向きをモデルが出力する補正変形に関連付けます。たとえばすべてのヘルパー ボーンを除外するなど、最善の結果を得るために引き続きキャラクターの必要な動きのすべてをキャプチャしながら、設定するボーンを可能な限り少なくすることをお勧めします。[Add All Animated Bones] 関数を使用すると、エディタはアニメーション データを含むリストにすべてのボーンを自動的に追加します。このプロセスでは、後で削除する可能性が最も高いボーンにツイストを追加できます。

ニューラル モーフィング モデルを使用しており、モードをローカルに設定している場合は、リストにボーンを追加してから、選択したボーンを右クリックして [Edit Bone Mask (ボーン マスクを編集)] オプションを選択することにより、ボーン マスクにボーンを含める必要がある場合に編集を行えるウィンドウを開くことができます。デフォルトでは、ボーン マスク内のボーンにスキニングされるすべての頂点がボーン マスクに含められます。ボーン マスクのボーンを編集したら、ボーンのリスト内を右リックして [Reset All Bone Masks (すべてのボーン マスクをリセット)] オプションを選択することにより、すべてのボーン マスクをデフォルト設定に設定できます。

追加されたカーブは、ウェイト、アルファ、フェイシャル コントロール、マッスル アクティベーションなどの多くのことを表すことが可能なアルファ値を使用してモデルに影響を与えるために使用できます。[Add All Animated Curves] オプションを使用すると、アニメートされた値によって変化する値を持つアニメーション シーケンス アセットに含まれるすべてのカーブが追加されます。

アイテムを選択して右クリックし、[Delete Selected (選択項目を削除)] を選択することにより、リストからそれぞれのボーンまたはカーブを削除できます。また、リストを右クリックして [Clear List (リストをクリア)] オプションを選択することにより、ボーン リストまたはカーブ リストを完全にクリアすることも可能です。

入力プロパティの割り当て済みのアセットからモデルをトレーニングするときに使用するフレームの最大数を設定します。この数を減らすことにより、トレーニング データの小さいセクションを使用してモデルをトレーニングできます。取得されるサンプルは入力アニメーション間で切り替わります。トレーニング フレームの最大数に達するかサンプリングするフレームがなくなるまで、最初に有効になった入力アニメーションのサンプルを取得してから次の入力アニメーションのサンプルを取得するといったようになります。

トレーニング中に考慮されるデルタ値の最大長を設定します。指定された値より長いデルタ値はすべて無視され、長さがゼロに設定されます。このプロパティは、非常に長いデルタ値に起因する問題を減らすのに役立ちます。ML デフォーマー エディタのモードが Training に設定されているときに [Visualization] パネルの [Draw Deltas] を有効にすることにより、ビューポートでデルタ長のデバッグ レンダリングを表示できます。

ML デフォーマー モデルをトレーニングするときのバッチあたりのフレーム数を設定します。値を大きくするとトレーニング中に使用される GPU メモリは増えますが、トレーニング プロセスの所要時間を短縮できます。バッチ サイズも結果の品質に影響を与える可能性があります。バッチ サイズとイテレーション数を組み合わせると品質に影響が及びます。バッチ サイズを半分にする場合は、同じ品質になるようにイテレーションの数を倍にする必要があります。

ML デフォーマー モデルのトレーニング中の最適化プロセスの最初のステップ サイズを設定します。値を大きくするとトレーニング中にすばやく結果を得られますが、重要なデータが見落とされて最適な結果にならない可能性があります。値を小さくすると高品質の結果を得られますが、トレーニングに膨大な時間がかかる可能性があります。このプロパティに関しては、非常に長いトレーニング時間を必要とすることなく、トレーニング プロセスで十分なデータをキャプチャする最適な値を見つけることを目標にします。プロジェクトのニーズに合った損失レベルになるように、大きい値から開始して徐々に減らしていくことをお勧めします。値が同じでも ML デフォーマー モデルによって結果は異なるため、モデルごとにアプローチを変えることをお勧めします。

ML デフォーマー LOD を生成するために使用されるスケルタルメッシュ LOD レベルの最大数を設定します。値が 1 の場合、スケルタルメッシュの最高品質 (LOD0) の ML デフォーマーのみが許可されます。

ネットワークの非表示レイヤーのサイズを設定します。非表示レイヤーを設定するには、(+) [Add] を使用してインデックスの値を非表示にするレイヤーの値に設定します。

ここでは、モーフ ターゲットのデルタ値のカットオフを決定する値を設定できます。このしきい値以下のデルタ値は無視され、0.0 に設定されます。このプロパティは、モーフ ターゲットから小さいデルタを削除するのに役立ちますが、そうすることでランタイム時のメモリ使用量が抑えられます。ただし、この値を高く設定しすぎると、結果にビジュアル アーティファクトが生じる可能性もあります。値を 0.0 にすると生成されるモーフ ターゲットの質は最も高くなりますが、ランタイム時のメモリ使用量が増加します。

生成されるモーフ ターゲットの圧縮レベルを設定します。値を大きくすると圧縮レベルは高くなりますが、メッシュにビジュアル アーティファクトが生じる可能性があります。値を小さくすると圧縮レベルは低くなり、高品質の結果を得られますが、必要なメモリの量は増加します。最適な結果を得るには、値を 20.0 ～ 200.0 の間に設定することをお勧めします。

デルタ マスク乗数を表すチャンネル データを設定します。このプロパティを使用すれば、キャラクターの首や肩といった動きの多いジョイントの継ぎ目をターゲットにするなど、特定の領域で ML デフォーマーに対する影響を小さくしたり分散したりできます。ペイントされた頂点のカラー値は、その頂点に適用される ML デフォーマーのデルタの重み乗数のように使用されます。このプロパティのドロップダウン メニューを使用してマスク チャンネルを選択できます。選択可能なチャンネルは次のとおりです。

• Vertex Color Red：赤色の頂点カラー マスク チャンネルを使用します。
• Vertex Color Blue (頂点カラー青)：青色の頂点カラー マスク チャンネルを使用します。
• Vertex Color Green (頂点カラー緑)：緑色の頂点カラー マスク チャンネルを使用します。
• Vertex Color Alpha (頂点カラー アルファ)：アルファの頂点カラー マスク チャンネルを使用します。

このプロパティは、独自の設定を使用してメッシュ全体をトレーニングするのではなく、その設定でメッシュ変形を改善したいメッシュの特定の領域でトレーニング プロセスをターゲットにするのに役立ちます。

ここでは、キャラクターの各メッシュ コンポーネント用に最近接モデルのトレーニング プロセスを分割するためのセクションを追加できます。各セクションには、元のスケルタルメッシュの頂点のセットが含まれます。そうすると、各セクションで個別に最近接検索が実行されます。たとえば、キャラクター アセットにシャツとパンツ両方のメッシュがある場合、各メッシュで個別に最近接トレーニングを実行するために、各メッシュを個別のセクションとして定義できます。[+Add (+追加)] を使用してセクション インデックスを追加してからセクション プロパティを展開することにより、次の設定にアクセスできます。

• Num PCACoeffs (PCA 係数数)：このセクションの PCA (主成分分析) 係数の数を設定します。
• Weight Map Creation Method (ウェイト マップ作成メソッド)：このセクションのウェイト マップを作成するためのメソッドを設定します。Vertex Indices プロパティを使用してウェイト 1 のテキストのすべての頂点を含めるには [From Text (テキストから)] を、Selected Bones プロパティを使用して選択したボーンのスキニング ウェイトを使用するには [Selected Bones] を、Attribute Name** プロパティを使用して頂点属性セットのウェイトを使用するには [Vertex Attributes (頂点属性)] を選択します。
• Vertex Indices：[Weight Map Creation Method] が [From Text] に設定されている場合、ドロップダウン メニューを使用して、ウェイト マップを作成するために使用する頂点インデックスを表す文字列値を選択できます。
• Selected Bones：[Weight Map Creation Method] が [Selected Bones] に設定されている場合、[Select Bones (ボーンを選択)] ボタンを使用して、ウェイト マップを作成するために使用するキャラクターのスケルトンのボーンを選択できます。また、[Create Attributes (属性を作成)] ボタンを使用してダイアログ ボックスを開き、新しいウェイト マップを作成するときに選択したボーンで使用される新しい 頂点属性 を指定したり作成したりすることも可能です。
• Neighbor Poses (近接ポーズ)：アセット選択ドロップダウン メニューを使用して、最近接 ROM のポーズを含むアニメーション シーケンス アセットを設定します。
• Neighbor Meshes (近接メッシュ)：アセット選択ドロップダウン メニューを使用して、最近接 ROM を含むジオメトリ キャッシュ アセットを設定します。
• Excluded Frames (除外フレーム)：(+) [Add] を使用して、最近接 ROM から除外するフレームの配列を設定します。

有効になっている場合、ML デフォーマーはコンピュータのハード ドライブに中間結果をキャッシュします。

ML デフォーマーのニューラル ネットワークの動作モードを設定します。次のオプションから選択できます。

• Local (ローカル)：ボーンごとにローカル ニューラル ネットワークで動作します。このモードの場合、動作時のパフォーマンスは高くなりますが、変形の品質が低くなる可能性があります。

このモードは、個々のジョイント周囲の変形を学習するように最適化されており、必要なトレーニング データの量は最小限です。またこのモードは、メモリ使用量を減らすまばらなモーフ ターゲットを生成するうえ、GPU ですばやく処理できます。さらに、Local モードを使用すると、スケルトン全体を同時に評価するのではなく、ボーンの評価が細かく分割されるため、CPU のパフォーマンスも向上します。

トレーニング データの再ビルドが困難な場合を除き、このオプションをデフォルトで使用する必要があります。各ボーンまたはカーブは、このモデル内に一連のモーフ ターゲットを作成します。生成されるモーフ ターゲットの総数は次のようになります。

(num_bones + num_bone_groups) * num_morphs_per_bone_or_curve + (num_curves + num_curve_groups) * num_morphs_per_bone_or_curve + 1

最後の + 1 は、常に作成されます。これは、データの正規化に使用されるモーフ ターゲットの 1 つです。これは常に、生成されたモーフ ターゲットのリストの最初のモーフ ターゲットになります。 Local モードは、Global モードよりも構造化 ROM などの構造化データの処理が得意です。

• Global：すべてのボーンを考慮するグローバル ネットワークを使用して動作します。このモードの場合、動作時のパフォーマンスは低くなりますが、メッシュ変形の品質を高めることができます。

このモードでは、複数のジョイントの協調動作から変形を学習しますが、より多くのトレーニング データが必要です。このモードは Local モードと同様に動作しますが、すべてのボーンが 1 つの大きなボーン グループ内にあるかのように動作します。これは、トレーニング データとしてランダム化されたポーズを使用する場合に最適に機能します。

この値は、トレーニング中にメッシュに対して生成されるモーフ ターゲットの数を表します。値が大きいほど高品質の結果がもたらされますが、必要なメモリとパフォーマンスが増えます。変形の品質を維持しながら可能な限りこの値を小さく設定することをお勧めします。

[Mode] が [Local] に設定されている場合、この値は各ボーン、カーブ、ボーン グループ、カーブ グループに対して生成されるモーフ ターゲットの数を表します。Local モードを使用している場合は、求められる品質をしながら可能な限り小さい値を入力することをお勧めします。この値を 4 ～ 12 の間に設定することをお勧めしますが、推奨される値はプロジェクトのニーズによって異なる場合があります。

[Mode] が [Global] に設定されている場合、この値はメッシュに対して生成されるモーフ ターゲットの総数を表します。この値を 64 ～ 256 の間に設定することをお勧めしますが、推奨される値はプロジェクトのニーズによって異なる場合があります。

モデルをトレーニングするイテレーションの回数を設定します。テスト目的のプロジェクトと開発中のプロジェクトの場合、1000 ～ 3000 などのように値を小さくすると有効な結果がもたらされます。最終アセットを生成する場合、100000 ～ 1000000 などのように値を大きくすると高品質の結果がもたらされます。

ニューラル ネットワーク モデルで使用される非表示レイヤーの数を設定します。値が大きいほどプロジェクトのパフォーマンスは低下しますが、より複雑なメッシュ変形が可能になります。Local モードを使用している場合、設定する値は通常 1 で十分です。Global モードを使用している場合、通常は値を 1 ～ 3 に設定することでパフォーマンスと品質の結果のバランスが最適になります。

非表示レイヤーあたりのユニット/ニューロンの数を設定します。値が大きいほどパフォーマンスは低下しますが、より複雑なメッシュ変形が可能になります。

モデルの一般化に役立つトレーニング データの正則化係数を設定します。値を大きくするとモーフ ターゲットがまばらになるため、GPU メモリの使用量を減らして GPU のパフォーマンスを向上させることができます。このプロパティのデフォルト値は 1.0 ですが、これによって良好な結果が得られない場合は、値 0.0 でこのプロパティを無効にし、良好な結果が得られる最小値が見つかるまで値を少しずつ増やしてみます。

スムージング L1 損失関数のベータ パラメータを設定します。このプロパティは、生成される変形の結果を滑らかにするものであり、メッシュのスケールによって決まります。値が小さいほど、適用されるスムージングは抑えられます。標準サイズのキャラクター メッシュの場合、一般的には値を 1.0 に設定しますが、メッシュのサイズが小さければ、値を小さくすることで結果が向上します。値を 0.0 に設定すると、スムージング損失が完全に無効になります。

[Mode] プロパティが [Local] に設定されている場合、このプロパティを有効にすると、スキニング情報に基づいてボーンごとに影響マスクを生成し、ボーンおよびボーン グループごとのマスクを使用できます。その結果、ジョイント周辺に局所的な変形が発生します。このプロパティを有効にすると、局所的なジョイント変形の品質が上がって GPU メモリの使用量を減らすことができるうえ、GPU のパフォーマンスが向上します。

ここでは、モーフ ターゲットのデルタ値のカットオフを決定する値を設定できます。このしきい値以下のデルタ値は無視され、0.0 に設定されます。このプロパティは、モーフ ターゲットから小さいデルタを削除するのに役立ちますが、そうすることでランタイム時のメモリ使用量が抑えられます。ただし、この値を高く設定しすぎると、結果にビジュアル アーティファクトが生じる可能性もあります。値を 0.0 にすると生成されるモーフ ターゲットの質は最も高くなりますが、ランタイム時のメモリ使用量が増加します。

生成されるモーフ ターゲットの圧縮レベルを設定します。値を大きくすると圧縮レベルは高くなりますが、メッシュにビジュアル アーティファクトが生じる可能性があります。値を小さくすると圧縮レベルは低くなり、高品質の結果を得られますが、必要なメモリの量は増加します。最適な結果を得るには、値を 20.0 ～ 200.0 の間に設定することをお勧めします。

デルタ マスク乗数を表すチャンネル データを設定します。このプロパティを使用すれば、キャラクターの首や肩といった動きの多いジョイントの継ぎ目をターゲットにするなど、特定の領域で ML デフォーマーに対する影響を小さくしたり分散したりできます。ペイントされた頂点のカラー値は、その頂点に適用される ML デフォーマーのデルタの重み乗数のように使用されます。このプロパティのドロップダウン メニューを使用してマスク チャンネルを選択できます。選択可能なチャンネルは次のとおりです。

• Vertex Color Red：赤色の頂点カラー マスク チャンネルを使用します。
• Vertex Color Blue (頂点カラー青)：青色の頂点カラー マスク チャンネルを使用します。
• Vertex Color Green (頂点カラー緑)：緑色の頂点カラー マスク チャンネルを使用します。
• Vertex Color Alpha (頂点カラー アルファ)：アルファの頂点カラー マスク チャンネルを使用します。

このプロパティは、独自の設定を使用してメッシュ全体をトレーニングするのではなく、その設定でメッシュ変形を改善したいメッシュの特定の領域でトレーニング プロセスをターゲットにするのに役立ちます。

• トレーニング データのフレームの数を増やすことを検討します。平均的なキャラクターでは、少なくとも 3000 のトレーニング データのフレームを使用することをお勧めしますが、フレームの数を増やすと変形の品質が高くなります。良好な結果を得るには、トレーニング データのフレームの数を少なくとも 7500 にすることをお勧めします。
• トレーニング データのポーズでは、プロジェクトの動きの十分な範囲がカバーされない可能性があります。変形のカバレッジが必要なすべての動きがカバーされるように、トレーニング データのキャラクターの動きを拡張することをお勧めします。
• トレーニング データのアニメーション シーケンスとジオメトリ キャッシュのアセットのフレーム数、フレーム レート再生、共通するメッシュの頂点数、フレームごとのポーズが一致していることを確認します。
• 頂点デルタを正確にキャプチャするために、アニメーション シーケンスとジオメトリ キャッシュのアセット メッシュが正しく整列されていることを確認します。トレーニング モード の複数のフレームで頂点デルタを確認します。[Draw Deltas] を有効にします。
• Weight プロパティを 1.0 に、Ground Truth Lerp を 0.0 に設定します。
• ランタイム時にモーフ ターゲットの法線が計算されていることを確認します。これを修正するには、デフォーマー グラフを使用するか、スケルタルメッシュ アセットの Recompute Tangents プロパティを有効にします。
• Max Num Training Frames プロパティで使用可能なトレーニング データが制限されていないことを確認します。
• Num Iterations プロパティを 5000 のような大きい値に設定します。この値は必要に応じて後で減らすことができます。
• ML デフォーマー入力に含まれるボーン参照が多すぎることがあります。この値をトレーニング中にキャラクターの動きをキャプチャするのに必要なだけのアニメートされたボーンの最大数にまで減らします。
• Local モードの使用時は、モーフ ターゲットか非表示レイヤーの生成数が多すぎることがあるため、これらの値を減らしてみます。
• Batch Size プロパティを 64 か 128 に設定します。
• Smoothing Loss Beta または Regularization Factor プロパティの値を 0.0 に設定して無効にします。これによって問題が解決される場合は、それまでより小さい値を使用してみます。プロジェクトに必要な品質レベルを維持しながら、可能な限り小さい値を見つけることをお勧めします。
• Learning Rate の値を 0.001、0.0001、または 0.01 に設定します。顔などの通常のキャラクター メッシュより小さいメッシュを処理している場合は、これらの値とともに Smoothing Loss Beta プロパティと Regularization Factor プロパティも調整してみます。

GPU のパフォーマンスが低い場合は、モーフ ターゲットの数を減らしてみます。キャラクター全体に対して生成されるモーフ ターゲットの総数を 64 ～ 256 にすることをお勧めします。

• 生成されたモーフ ターゲットから小さいデルタ値の数を取り戻すために [Delta Zero Threshold] の値を減らします。
• よりまばらなモーフ ターゲットを作成するために、[Num Iterations] プロパティを増やします。
• [Regularization Factor] プロパティを増やします。
• Global モードを使用している場合は、[Num Hidden Layers] プロパティを減らしてみます。