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본 강의는 한양대학교 석박사수업 중 하나였으며, KCGS 2022 여름학교에서도 짧막하게 강의가 된 적이 있었다. 또한 캐릭터 애니메이션이 주된 내용이라 혹시 mesh, rendering을 생각하고 오셨다면 이 강의는 맞지 않을 것이다

블로그에서 남은 부분들: Table of Content, Comments. 블로그 preview는 크게 불만족스러운 부분이 없고 기능만 제대로 구현하는 것을 목표로 삼았다.

지난 블로그 개발 후기에서 조금 더 추가했었어야 하지만 그동안 졸업으로 바빠서 남기지 못했다. 뭔가 About 부분이 영 마음에 들지 않아서 취준하는 동안 이력서 사이트를 조금 더 academic하게 꾸미는 것으로 결정하였다.

본 논문은 Convolutional Autoencoder를 이용하여 latent space(manifold)를 토대로 high level parameter를 regression하여 Motion synthesis framework에 대해 소개한다.

본 논문은 유저들에게 더 직관적인 모션 생성을 위해 NLP를 인터페이스를 제공한다. 커맨드와 모션 데이터 기반으로 훈련된 모델은 adversarial imitiation learning 기반으로 다양한 모션을 생성해낼 수 있다.

Tailwindcss-Nextjs-Starter blog template으로 깃허브 블로그를 완성시켜보았다. 이전 디자인 비교와 블로그의 방향성에 대해!

본 논문은 Convolutional Autoencoder를 이용하여 latent space(manifold)를 토대로 Motion denoise, Motion interpolation task contribution에 대해 소개한다.

이 논문에서 다루는 분야는 character animation 분야 중 skeleton motion control 이며 Deep Reinforcement Learning를 활용에 대해 소개한다.