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[Tsinghua University & Tencent AI Lab, oral] Multi-scale Motion Retargeting at IJCNN 2024, Yokohama

Abstract:
We present a simple yet effective method for skeleton-agnostic motion retargeting. Previous methods transfer motion between high-resolution meshes, failing to preserve the inherent local-part motions in the mesh. Addressing this issue, our proposed method learns the correspondence in a coarse-to-fine fashion by disentangling the retargeting process within multi-scale meshes. First, we propose a mesh-pooling module that pools the mesh representations for better motion transfer. This module improves the ability to handle small-part motion and preserves the local motion interdependence between neighboring mesh vertices. Furthermore, we leverage a multi-scale refinement procedure to complement missing mesh details by gradually refining the low-resolution mesh output with a higher-resolution one. We evaluate our method on several well-known 3D character datasets, and it yields an average improvement of 25% on point-wise mesh Euclidean distance (PMD) against the start-of-art method. Qualitative results show that our method is significantly helpful in preserving the moving consistency of different body parts on the target character due to disentangling body-part structures...

http://www.nicovideo.jp/watch/sm43746917

[Tsinghua University, oral] Graph Shortest-path Distance Estimation at IJCNN 2024, Yokohama

Abstract:
We propose an effective hybrid approach jointly leveraging local and global features for shortest-path (SP) distance estimation in domain-agnostic large-scale graphs. Previous works struggle to make estimations either from node-wise local embeddings or by compressing a global SP distance matrix, causing insufﬁcient learning at some distance and loss of accuracy. Unlike them, we ﬁnd a way to better preserve local distance on node embeddings, and then integrate them with a global process for accurate estimation at every distance. First, we propose a distance-consistent embedding method that better preserves the distance between each node and its local neighbors due to resampling node occurrence on random walks. Second, we train a feed-forward network with boosting techniques (FFN-BT) to estimate SP distance from these embeddings plus existing global features. Experimental results show that our approach averagely yields 10% improved accuracy and 20% reduced time when compared to existing methods on a broad class of graphs.

http://www.nicovideo.jp/watch/sm43746835

【DOAXVV】 16K解像度最高画質設定（被写界深度OFF)

【FHD→16K fix】
80 07 00 00 38 04
↓
00 3C 00 00 C0 21
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新【4Kモニターを16K解像度に変更する方法】
※2880×2160pを作り使用するとOSが壊れたので、Cドライブのバックアップ必須。（２回検証済）
※5760×4320p・7860×4360p・11520×8640p・15360×8640pで無事に解像度変更できることを確認済み。
※16Kに変更するとき、いちいちPCを再起動しなくて済む。
h　ttps://framedsc.com/GeneralGuides/custom_dsr_resolutions.htm
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
旧【4Kモニターを16K解像度に変更する方法】
※16Kに変更するとき、いちいちPCを再起動しなくてはいけない。
レジストリエディダ
↓
コンピューター\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Control\GraphicsDrivers\Configuration\DELA137F28YVW2_10_07E4_34^BBCBA60A0961B97FC7DFC87230EB3628\00
↓
PrimSurfSize.cx→15360
PrimSurfSize.cy→8640
↓
PC再起動
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
【PC Spec】
Monitor:Dell ALIENWARE AW5520QF(4K 120Hz)
CPU:i9 12900K(5.2GHz)
GPU: INNO3D GeForce RTX 4090 X3 OC WHITE
M/B:Asrock z690 steel legend wifi 6e/d5
RAM:DDR4 3200MHz 4×8GB
PSU:Super Flower「Leadex Platinum 2000W」
OS SSD:Samsung960 PRO 1TB
Game SSD:Samsung PM1725a 6.4TB

http://www.nicovideo.jp/watch/sm43739837

【デレステ】『バベル』16K解像度で動かしてみた。

【画質設定】
《モード》
・3Dリッチ
《オプション》
[観客表示設定]・3D/シルエットあり
[解像度設定]・高画質
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りんすき様ブログ
『デレステのウィンドウをリサイズして疑似フルスクリーンにしたりするやつを作った【StarlightResize】』
→https://rinsuki.hatenablog.jp/entry/2021/09/05/234445
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新【4Kモニターを16K解像度に変更する方法】
※2880×2160pを作り使用するとOSが壊れたので、Cドライブのバックアップ必須。（２回検証済）
※5760×4320p・7860×4360p・11520×8640p・15360×8640pで無事に解像度変更できることを確認済み。
※16Kに変更するとき、いちいちPCを再起動しなくて済む。
h　ttps://framedsc.com/GeneralGuides/custom_dsr_resolutions.htm
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旧【4Kモニターを16K解像度に変更する方法】
※16Kに変更するとき、いちいちPCを再起動しなくてはいけない。
レジストリエディダ
↓
コンピューター\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Control\GraphicsDrivers\Configuration\DELA137F28YVW2_10_07E4_34^BBCBA60A0961B97FC7DFC87230EB3628\00
↓
PrimSurfSize.cx→15360
PrimSurfSize.cy→8640
↓
PC再起動
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
【PC Spec】
Monitor:Dell ALIENWARE AW5520QF(4K 120Hz)
CPU:i9 12900K(5.2GHz)
GPU: INNO3D GeForce RTX 4090 X3 OC WHITE
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YouTube4K版→https://youtu.be/AXRgLtNBVTU

http://www.nicovideo.jp/watch/sm43739824

【グルーヴコースター4MAX】オンライン対戦イベント(エミュ鯖)

「GC-local-server-rewrite」と「GCRelayServer」を使用して、オンライン対戦イベントを実装してみました。

以下の手順で動画内でプレイしているオンライン対戦イベントをプレイできます。

設定手順

1.イベント設定ファイルをダウンロードし解凍する。
https://drive.google.com/file/d/1bTCByGElVmUde-SaC-h8Iqvcfua5xmbg/view?usp=sharing
2.GC-local-server-rewriteの「wwwroot」フォルダへ、先ほど解凍したフォルダ「Events」をコピーする。
3.グルーヴコースター4MAX Ver4.74以外のバージョンで使用する場合は、テキストエディタで「event_103_20201125.evt」を開き、「ver = 」の箇所を使用するバージョンに書き換える。
4.GC-local-server-rewriteのevents.jsonを開き、「UseEvents」の「false」を「true」に書き換える。
5.「GCRelayServer」を起動する。
6.「GC-local-server-rewrite」を起動する。
7.グルーヴコースター4MAXを起動してしばらく待つ。
起動後1分待ってもイベントが表示されない場合はグルーヴコースター4MAXを再起動する。

GC-local-server-rewrite
https://github.com/asesidaa/GC-local-server-rewrite
GCRelayServer
https://github.com/asesidaa/GC-local-server-rewrite/releases/tag/v3.1.0-beta

http://www.nicovideo.jp/watch/sm43738494

【グルーヴコースター4MAX】ソロイベントテスト(エミュ鯖)

グルーヴコースター4MAXのソロイベントをエミュ鯖(GC-local-server-rewrite)で実装してみました。

以下の手順で動画内でプレイしているソロイベントをプレイできます。

設定手順

1.イベント設定ファイルをダウンロードし解凍する。
https://drive.google.com/file/d/1uxFS5qwMwiSkRkn382xq0brBERYo-3M_/view
2.GC-local-server-rewriteの「wwwroot」フォルダへ、先ほど解凍したフォルダ「Events」をコピーする。
3.グルーヴコースター4MAX Ver4.74以外のバージョンで使用する場合は、テキストエディタで「event_103_20201125.evt」を開き、「ver = 」の箇所を使用するバージョンに書き換える。
4.GC-local-server-rewriteのevents.jsonを開き、「UseEvents」の「false」を「true」に書き換える。
5.「GC-local-server-rewrite」を起動する
6.グルーヴコースター4MAXを起動してしばらく待つ。
起動後1分待ってもイベントが表示されない場合はグルーヴコースター4MAXを再起動する。

GC-local-server-rewrite
https://github.com/asesidaa/GC-local-server-rewrite

http://www.nicovideo.jp/watch/sm43737334

【グルーヴコースター４MAX】RHYTHMVADERSチュートリアル

RHYTHMVADERSチュートリアルです。
「GC-local-server-rewrite」の楽曲DBを改造してプレイできるようにしました。

改造方法
GC-local-server-rewriteの「Database」フォルダ内の「music474omni.db3」をSQLiteが編集できるソフトで開く
「music_extra」テーブルを開き、以下のレコードを追加する
music_id=952,title=a,artist=a,release_date=2017-01-01 08:00:00,end_date=2030-01-01 08:00:00

GC-local-server-rewrite
https://github.com/asesidaa/GC-local-server-rewrite

http://www.nicovideo.jp/watch/sm43735717