🦴 GNN Character Animation System

完全なGNNキャラクターアニメーションシステムが完成しました！このシステムには以下の機能が実装されています： ## 🦴 主要機能 ### 🧠 GNNアーキテクチャ **骨格グラフ構築**: 関節をノード、ボーンをエッジとして階層的なグラフ構造を構築し、親子関係と隣接関節の依存性を定義します。 **関節特徴エンコーディング**: 各関節の位置、回転、速度、加速度、運動学的制約を16次元の特徴ベクトルに変換します。 **時空間メッセージパッシング**: 隣接関節間で運動情報を伝播し、時間軸と空間軸の両方向でメッセージを交換して自然な連動を学習します。 **物理制約統合**: 関節可動域制限、慣性などの物理法則をGNN計算に統合し、現実的な動きを保証します。 ### 🎭 アニメーション機能 - **多様な動作パターン**: 歩行、走行、ジャンプ、ダンス、待機モーション - **リアルタイム生成**: GNNによる自然で滑らかなアニメーション生成 - **パラメータ調整**: 動作速度、スムージング、ノイズ強度の調整 - **学習機能**: GNNの重みをリアルタイムで学習・調整 ### 🎮 インタラクション - **クリック操作**: キャラクターの位置をクリックで移動 - **動作切替**: ボタンやパターン選択で瞬時に動作を変更 - **パラメータ調整**: スライダーでリアルタイムに動作特性を変更 - **データエクスポート**: モーションデータをJSONで保存 ### 📊 統計・可視化 - **リアルタイム統計**: 関節数、ボーン数、FPS、GNN計算時間 - **学習進捗**: 訓練誤差の表示 - **視覚的フィードバック**: 関節の色分け、モーショントレイル効果 ## 🔬 技術的特徴 この実装は実際のGNNベースのキャラクターアニメーション研究で使用される以下のアプローチを簡略化したものです： 1. **階層的グラフ表現**: 骨格の親子関係を明確に表現し、運動の伝播を効率的に計算 2. **時間的連続性**: 前フレームの情報を活用した滑らかなアニメーション生成 3. **物理的制約**: 現実的な関節制限と動力学を考慮した動作生成 4. **学習可能なパラメータ**: GNNの重みを調整することで、異なる動作スタイルを学習 このデモンストレーションにより、GNNがキャラクターアニメーションの分野でどのように活用されるかを体験できます。実際の研究では、より高度なネットワーク構造、大規模なモーションキャプチャデータセット、高度な物理シミュレーションが使用されています。

## 🎯 修正内容 ### 1. **正しい姿勢設定** - 初期ポーズを縦向き（立った状態）に調整 - 腰を少し下に、頭を上に配置 ### 2. **適切な基本角度** - **胴体**: 上向き（-π/2） - **腕**: 左右に伸びる（0, π） - **脚**: 下向き（π/2） ### 3. **自然な動作** - 歩行時の腕振り（前後に振る） - 膝の適切な曲げ方 - 全身の協調した動き ## 🎭 今見えるはずの動作 **立った状態でのアニメーション**： - 腰が上下に揺れる - 腕が前後に振る（歩行のように） - 膝が交互に曲がる - 頭と胴体が微妙に揺れる - 全体的に自然な歩行動作 ## 🎮 試してみてください 1. **🚶 歩行生成** - より明確な歩行パターン 2. **🏃 走行生成** - 激しい動き 3. **💃 ダンス生成** - リズミカルな動き 4. **動作速度調整** - スライダーで速度変更 これで自然に立って歩いているキャラクターが見えるはずです！どのような動きが見えますか？

キャラクターを600x450画面に最適化しました！ ## 🧠 GNN学習ボタンの使い方 **🧠 GNN学習ボタン**は、Graph Neural Networkの重みをリアルタイムで学習・調整するための機能です： ### 📚 学習の仕組み 1. **学習データ生成**: 現在の動作パターンから理想的な関節の動きを学習 2. **誤差計算**: 期待される動きと実際の動きの差を計算 3. **重み更新**: GNNのメッセージパッシング重みを調整 4. **性能向上**: より自然で滑らかな動きを生成 ### 🎯 使用方法 **基本的な使い方**: 1. **動作パターンを選択**（歩行、走行、ダンスなど） 2. **🧠 GNN学習ボタン**をクリック 3. **右側パネルの「学習誤差」**を確認（数値が下がれば学習成功） 4. **動きの変化**を観察 **効果的な学習手順**: 1. **🚶 歩行生成** → **🧠 GNN学習** → 歩行が滑らかになる 2. **💃 ダンス生成** → **🧠 GNN学習** → ダンスがリズミカルになる 3. **GNN学習率スライダー**で学習速度を調整（0.001-0.1） ### 📊 学習効果の確認 **右側パネルで確認**: - **学習誤差**: 0に近づくほど学習が進んでいる - **GNN時間**: 計算速度（学習により最適化される） - **動きの滑らかさ**: 視覚的に確認 **💡 実験してみてください**: 1. 異なる動作パターンで学習 2. 学習率を変更して効果を比較 3. 学習前後の動きの違いを観察 GNN学習により、より人間らしい自然な動きが生成されるようになります！