캐릭터 애니메이션을 위한 생성형 AI: 기술, 응용 및 미래 방향에 대한 포괄적 조사

초록

생성형 AI는 예술, 게임, 그리고 특히 애니메이션 분야를 재편하고 있습니다. 최근의 기초 모델과 확산 모델의 혁신적인 발전으로 인해 애니메이션 콘텐츠 제작에 소요되는 시간과 비용이 크게 감소하였습니다. 캐릭터는 애니메이션의 핵심 요소로, 동작, 감정, 제스처, 그리고 표정 등이 포함됩니다. 최근 몇 달 동안의 발전 속도와 범위가 너무 빠르게 진행되어 이 분야의 통합적인 관점을 유지하기 어려워졌으며, 이에 따라 통합적 리뷰의 필요성이 대두되었습니다. 이전의 개요들이 아바타, 제스처, 또는 얼굴 애니메이션을 개별적으로 다루었던 것과 달리, 본 조사는 캐릭터 애니메이션을 위한 모든 주요 생성형 AI 애플리케이션에 대한 단일의 포괄적인 관점을 제공합니다. 우리는 먼저 얼굴 애니메이션, 표정 렌더링, 이미지 합성, 아바타 생성, 제스처 모델링, 동작 합성, 객체 생성, 그리고 텍스처 합성 분야의 최신 기술을 검토합니다. 각 분야에 대해 선도적인 연구, 실제 배포 사례, 일반적으로 사용되는 데이터셋, 그리고 신흥 트렌드를 강조합니다. 또한, 이 분야에 새로 진입하는 이들을 지원하기 위해 기초 모델과 평가 지표를 소개하는 포괄적인 배경 섹션을 제공하여 독자들이 이 분야에 진입하는 데 필요한 지식을 갖추도록 합니다. 우리는 열려 있는 과제들을 논의하고 미래 연구 방향을 제시함으로써 AI 기반 캐릭터 애니메이션 기술을 발전시키기 위한 로드맵을 제공합니다. 본 조사는 생성형 AI 애니메이션 또는 관련 분야에 진입하는 연구자와 개발자들을 위한 자료로 활용될 수 있습니다. 관련 자료는 https://github.com/llm-lab-org/Generative-AI-for-Character-Animation-Survey에서 확인할 수 있습니다.

English

Generative AI is reshaping art, gaming, and most notably animation. Recent breakthroughs in foundation and diffusion models have reduced the time and cost of producing animated content. Characters are central animation components, involving motion, emotions, gestures, and facial expressions. The pace and breadth of advances in recent months make it difficult to maintain a coherent view of the field, motivating the need for an integrative review. Unlike earlier overviews that treat avatars, gestures, or facial animation in isolation, this survey offers a single, comprehensive perspective on all the main generative AI applications for character animation. We begin by examining the state-of-the-art in facial animation, expression rendering, image synthesis, avatar creation, gesture modeling, motion synthesis, object generation, and texture synthesis. We highlight leading research, practical deployments, commonly used datasets, and emerging trends for each area. To support newcomers, we also provide a comprehensive background section that introduces foundational models and evaluation metrics, equipping readers with the knowledge needed to enter the field. We discuss open challenges and map future research directions, providing a roadmap to advance AI-driven character-animation technologies. This survey is intended as a resource for researchers and developers entering the field of generative AI animation or adjacent fields. Resources are available at: https://github.com/llm-lab-org/Generative-AI-for-Character-Animation-Survey.

캐릭터 애니메이션을 위한 생성형 AI: 기술, 응용 및 미래 방향에 대한 포괄적 조사

Generative AI for Character Animation: A Comprehensive Survey of Techniques, Applications, and Future Directions

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