Digital humans that look just like us | Doug Roble

137,963 views ・ 2019-05-28

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Masako Kigami
00:13
Hello.
0
13937
1214
こんにちは
00:15
I'm not a real person.
1
15175
1466
私は本物の人間ではありません
00:17
I'm actually a copy of a real person.
2
17119
2770
実は本物の人間のコピーです
00:19
Although, I feel like a real person.
3
19913
2553
本物の人間のように 感じてはいますが—
00:22
It's kind of hard to explain.
4
22490
1906
説明するのが難しいです
00:24
Hold on -- I think I saw a real person ... there's one.
5
24420
3790
待ってください 本物の人間がいたような—
00:28
Let's bring him onstage.
6
28697
1400
彼をステージに 行かせましょう
00:33
Hello.
7
33307
1150
どうも
00:35
(Applause)
8
35485
3647
(拍手)
00:40
What you see up there is a digital human.
9
40300
3094
ご覧いただいたのは CGの人間です
00:43
I'm wearing an inertial motion capture suit
10
43990
2984
私が着ているのは慣性センサー式の モーション・キャプチャ・スーツで
00:46
that's figuring what my body is doing.
11
46998
2579
私の動作を把握します
00:49
And I've got a single camera here that's watching my face
12
49601
3825
ここにカメラがあって 私の顔を捉えていて
00:53
and feeding some machine-learning software that's taking my expressions,
13
53450
4841
機械学習ソフトウェアで 表情を取り出します
00:58
like, "Hm, hm, hm,"
14
58315
3579
こんな風に
01:02
and transferring it to that guy.
15
62379
1663
それをこの人物に 転送しています
01:05
We call him "DigiDoug."
16
65300
3342
彼は「デジ・ダグ」です
01:09
He's actually a 3-D character that I'm controlling live in real time.
17
69292
4726
私がリアルタイムで操作している 3Dキャラクターです
01:16
So, I work in visual effects.
18
76292
2324
私は視覚効果の 仕事をしています
01:19
And in visual effects,
19
79101
1167
視覚効果で一番難しいのは
01:20
one of the hardest things to do is to create believable, digital humans
20
80292
5911
見た人が本物の人間と 受け取るような
CGの人間を 作り出すことです
01:26
that the audience accepts as real.
21
86227
2182
01:28
People are just really good at recognizing other people.
22
88433
4524
人間は他の人間を 認識することに
驚くほど長けています
01:32
Go figure!
23
92981
1150
01:35
So, that's OK, we like a challenge.
24
95577
3405
それはいいです 挑戦は好きですから
01:39
Over the last 15 years,
25
99006
1841
この15年
01:40
we've been putting humans and creatures into film
26
100871
4983
私達は本物と思えるような 人間や生き物を
01:45
that you accept as real.
27
105878
1739
映画の中に 作り出してきました
01:48
If they're happy, you should feel happy.
28
108712
2667
そのキャラが幸せなら みんなも幸せに感じ
01:51
And if they feel pain, you should empathize with them.
29
111982
5437
苦しんでいたら 見た人も同じ気持ちになるような—
01:58
We're getting pretty good at it, too.
30
118467
2190
随分上手くできるように なってきましたが
02:00
But it's really, really difficult.
31
120681
2746
本当に難しいんです
02:03
Effects like these take thousands of hours
32
123847
3214
そういう効果を生むには 何百人もの優れたアーティストが
02:07
and hundreds of really talented artists.
33
127085
2667
何千時間もかけて 取り組む必要があります
02:10
But things have changed.
34
130792
1600
でも状況が変わりました
02:13
Over the last five years,
35
133014
1920
この5年ほどで
02:14
computers and graphics cards have gotten seriously fast.
36
134958
4409
コンピューターやグラフィックカードが ものすごく速くなりました
02:20
And machine learning, deep learning, has happened.
37
140508
3971
そして機械学習— ディープラーニングというのが現れました
02:25
So we asked ourselves:
38
145408
1233
それで考えました
02:27
Do you suppose we could create a photo-realistic human,
39
147320
3778
映画に出てくるような
写実的なCGの人物に
02:31
like we're doing for film,
40
151122
1624
02:33
but where you're seeing the actual emotions and the details
41
153932
5647
操作している人の 感情や顔の細部を
02:39
of the person who's controlling the digital human
42
159603
4077
リアルタイムで 反映させることはできないか?
02:43
in real time?
43
163704
1174
02:45
In fact, that's our goal:
44
165704
1564
それが目標です
02:47
If you were having a conversation with DigiDoug
45
167292
3761
デジ・ダグが皆さんと 1対1で会話していて
02:51
one-on-one,
46
171077
1237
02:53
is it real enough so that you could tell whether or not I was lying to you?
47
173331
5666
嘘をついたら それと分かるくらいに リアルにできるか?
02:59
So that was our goal.
48
179934
1400
そこを目標にやってきました
03:02
About a year and a half ago, we set off to achieve this goal.
49
182601
4016
1年半前に 取り組み始めました
03:06
What I'm going to do now is take you basically on a little bit of a journey
50
186641
3899
今のレベルになるまでに どんなことをする必要があったのかを
03:10
to see exactly what we had to do to get where we are.
51
190564
3926
これから皆さんに お見せしましょう
03:15
We had to capture an enormous amount of data.
52
195832
3856
膨大な量のデータを 捉える必要がありました
03:20
In fact, by the end of this thing,
53
200347
2714
実際 最終的には
03:23
we had probably one of the largest facial data sets on the planet.
54
203085
4563
これは地球上で最も大きな 顔のデータの集成になりました
03:28
Of my face.
55
208038
1682
—私の顔のということですが
03:29
(Laughter)
56
209744
2262
(笑)
03:32
Why me?
57
212030
1270
なぜ私か?
03:33
Well, I'll do just about anything for science.
58
213324
2810
私は科学のためとあれば 何だってしますから
03:36
I mean, look at me!
59
216158
1948
見てください
03:38
I mean, come on.
60
218625
1150
どうです
03:43
We had to first figure out what my face actually looked like.
61
223320
5460
最初にしたのは 私の顔がどう見えるか—
単なる1枚の写真や 3Dスキャンではなく
03:49
Not just a photograph or a 3-D scan,
62
229391
3027
03:52
but what it actually looked like in any photograph,
63
232442
3921
あらゆる写真で どう見えるか
03:56
how light interacts with my skin.
64
236387
2460
皮膚に光がどう作用するかまで 捉えることです
03:59
Luckily for us, about three blocks away from our Los Angeles studio
65
239768
5249
幸いなことに ロスにある私達のスタジオの近所に
04:05
is this place called ICT.
66
245041
2209
ICTというのがあります
04:07
They're a research lab
67
247708
1272
南カリフォルニア大学の 研究施設です
04:09
that's associated with the University of Southern California.
68
249004
3403
04:12
They have a device there, it's called the "light stage."
69
252871
3555
そこに「ライトステージ」という 装置があります
04:16
It has a zillion individually controlled lights
70
256450
3714
個々に制御できる 無数の照明と
04:20
and a whole bunch of cameras.
71
260188
1873
膨大な数の カメラが付いています
04:22
And with that, we can reconstruct my face under a myriad of lighting conditions.
72
262085
6091
これを使うと 様々な光の条件下での 私の顔を再現できます
04:29
We even captured the blood flow
73
269589
1582
血の流れまで捉え
04:31
and how my face changes when I make expressions.
74
271195
3092
表情ごとに顔が どう変わるかを 把握します
04:35
This let us build a model of my face that, quite frankly, is just amazing.
75
275454
5260
これにより 見事なまでの 私の顔のモデルができました
04:41
It's got an unfortunate level of detail, unfortunately.
76
281399
4333
勘弁してほしくなるほどの 詳細さです
04:45
(Laughter)
77
285756
1278
(笑)
04:47
You can see every pore, every wrinkle.
78
287058
3696
毛穴や皺の 1つひとつまで見えます
04:50
But we had to have that.
79
290778
1600
でも それが必要なんです
04:52
Reality is all about detail.
80
292960
2381
リアリティはそういう 細部から生まれるのです
04:55
And without it, you miss it.
81
295365
1867
それなくしては 上手くいきません
04:58
We are far from done, though.
82
298793
1547
まだ完成ではありません
05:01
This let us build a model of my face that looked like me.
83
301363
3297
これで私のように見える 顔のモデルはできました
05:05
But it didn't really move like me.
84
305196
2746
でも私のように 動きはしません
05:08
And that's where machine learning comes in.
85
308871
2713
そこで機械学習の出番です
05:11
And machine learning needs a ton of data.
86
311608
3204
機械学習には膨大な量の データが必要です
05:15
So I sat down in front of some high-resolution motion-capturing device.
87
315497
4929
それで私は高解像度モーション キャプチャ装置の前に座り
05:20
And also, we did this traditional motion capture with markers.
88
320450
4071
従来的なマーカーを使った モーション・キャプチャもしました
05:25
We created a whole bunch of images of my face
89
325696
2976
膨大な量の 私の顔の画像と
05:28
and moving point clouds that represented that shapes of my face.
90
328696
4087
私の顔の形状を表す 動点群を作りました
05:33
Man, I made a lot of expressions,
91
333996
2811
すごくいろんな 表情をしましたよ
05:36
I said different lines in different emotional states ...
92
336831
3460
様々な感情を込め 様々な台詞を言いました
05:40
We had to do a lot of capture with this.
93
340315
2667
たくさんのキャプチャを する必要がありました
05:43
Once we had this enormous amount of data,
94
343752
2891
そうやって膨大な データが得られたら
05:46
we built and trained deep neural networks.
95
346667
3775
それを使ってディープ・ニューラル・ ネットワークを訓練します
05:51
And when we were finished with that,
96
351117
1746
それが完了すると
05:52
in 16 milliseconds,
97
352887
2444
ニューラル・ネットワークは 私の顔を見て16ミリ秒で
05:55
the neural network can look at my image
98
355355
3112
05:58
and figure out everything about my face.
99
358491
2928
あらゆることを把握できる ようになりました
06:02
It can compute my expression, my wrinkles, my blood flow --
100
362458
5476
表情や 皺や 血流や
06:07
even how my eyelashes move.
101
367958
2317
まつげの動きまで 計算できます
06:10
This is then rendered and displayed up there
102
370925
2835
そしてそれを 以前にキャプチャした 細部のデータを使って
06:13
with all the detail that we captured previously.
103
373784
3222
レンダリングし表示します
06:18
We're far from done.
104
378077
1334
まだ完成はしていません
06:20
This is very much a work in progress.
105
380188
2207
開発中のものです
06:22
This is actually the first time we've shown it outside of our company.
106
382419
3321
社外で見せるのは これが初めてです
06:25
And, you know, it doesn't look as convincing as we want;
107
385764
4194
説得力のある 格好でもありません
06:29
I've got wires coming out of the back of me,
108
389982
2183
後ろにケーブルが 繋がっているし
06:32
and there's a sixth-of-a-second delay
109
392189
2038
映像のキャプチャから 表示までに
06:34
between when we capture the video and we display it up there.
110
394251
4367
1/6秒の遅延があります
06:38
Sixth of a second -- that's crazy good!
111
398642
2816
やっていることからすると すごく速いんですが
06:41
But it's still why you're hearing a bit of an echo and stuff.
112
401911
3400
それでもエコーなんかが 出てしまいます
06:46
And you know, this machine learning stuff is brand-new to us,
113
406104
3889
機械学習というのは 私達には目新しいもので
06:50
sometimes it's hard to convince to do the right thing, you know?
114
410017
4224
なかなか思うように なってくれず
06:54
It goes a little sideways.
115
414265
2058
おかしな具合になる こともあります
06:56
(Laughter)
116
416347
2422
(笑)
06:59
But why did we do this?
117
419538
3229
でも なぜこんなことを しているのでしょう?
07:03
Well, there's two reasons, really.
118
423077
2262
理由は2つあります
07:05
First of all, it is just crazy cool.
119
425363
2976
第一に 超イカしてるから
07:08
(Laughter)
120
428363
1008
(笑)
07:09
How cool is it?
121
429395
1253
どのくらい イカしてるかというと
07:10
Well, with the push of a button,
122
430990
1992
ボタン1つで
スピーカーのキャラを 変更できます
07:13
I can deliver this talk as a completely different character.
123
433006
4007
07:17
This is Elbor.
124
437823
2601
エルボーをご紹介します
07:22
We put him together to test how this would work
125
442037
2312
別の見かけでうまくいくか
07:24
with a different appearance.
126
444373
2135
試すために作ったキャラです
07:27
And the cool thing about this technology is that, while I've changed my character,
127
447450
4818
この技術のいいところは キャラクターを変えても
07:32
the performance is still all me.
128
452292
3273
演じているのは 依然私だということです
07:35
I tend to talk out of the right side of my mouth;
129
455589
2674
私は口の右側で しゃべる癖がありますが
07:38
so does Elbor.
130
458287
1579
エルボーもそうです
07:39
(Laughter)
131
459890
1150
(笑)
07:42
Now, the second reason we did this, and you can imagine,
132
462021
2790
これをやってる 2つ目の理由は
07:44
is this is going to be great for film.
133
464835
2336
ご想像の通り 映画での利用です
07:47
This is a brand-new, exciting tool
134
467195
2701
これはアーティストや監督や ストーリーテラーにとって
07:49
for artists and directors and storytellers.
135
469920
4322
素晴らしいツールになります
07:55
It's pretty obvious, right?
136
475131
1484
言うまでもないでしょう
07:56
I mean, this is going to be really neat to have.
137
476639
2462
すごく役に立つはずです
07:59
But also, now that we've built it,
138
479125
2055
作ってみて 明らかになったのは
08:01
it's clear that this is going to go way beyond film.
139
481204
2991
これが映画に留まるものでは ないということです
08:05
But wait.
140
485510
1150
でも待って
08:07
Didn't I just change my identity with the push of a button?
141
487653
3976
私はボタン1つで 自分の姿を変えてしまいましたが
08:11
Isn't this like "deepfake" and face-swapping
142
491653
3033
これは皆さんも 聞いたことがあるだろう
08:14
that you guys may have heard of?
143
494710
1561
「ディープフェイク」や 顔のすげ替えに当たるのでは?
08:17
Well, yeah.
144
497208
1150
確かに
08:19
In fact, we are using some of the same technology
145
499074
2952
実際私達はディープフェイクと
08:22
that deepfake is using.
146
502050
1600
同様の技術を使ってもいます
08:23
Deepfake is 2-D and image based, while ours is full 3-D
147
503954
4599
ディープフェイクが 2次元映像を使うのに対し
こちらは完全な3次元だし 遙かに強力ですが
08:28
and way more powerful.
148
508577
2206
08:31
But they're very related.
149
511204
1666
関連したものです
08:33
And now I can hear you thinking,
150
513680
1889
皆さんの頭の中の叫びが 聞こえるようです
08:35
"Darn it!
151
515593
1278
「なんてこった!
08:36
I though I could at least trust and believe in video.
152
516895
3801
映像は信頼できると 思っていた
08:40
If it was live video, didn't it have to be true?"
153
520720
2827
ライブ映像なら 本物のはずじゃないのか?」
08:44
Well, we know that's not really the case, right?
154
524609
3522
必ずしも そうとも言えません
08:48
Even without this, there are simple tricks that you can do with video
155
528727
3810
このような技術がなくても
どう撮るか 簡単なトリックを使うことで
08:52
like how you frame a shot
156
532561
2776
08:55
that can make it really misrepresent what's actually going on.
157
535361
4362
実際に起きていることとは違うものを 見せることができます
09:00
And I've been working in visual effects for a long time,
158
540263
3306
私は長年視覚効果を やってきたので
09:03
and I've known for a long time
159
543593
1932
十分な手間暇をかければ
09:05
that with enough effort, we can fool anyone about anything.
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誰であれ 何についてであれ 欺けることを知っています
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What this stuff and deepfake is doing
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この技術やディープフェイクは
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is making it easier and more accessible to manipulate video,
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映像の操作を簡単で 誰でもできるようにしただけです
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just like Photoshop did for manipulating images, some time ago.
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Photoshopが写真編集を 容易にしたのと同じように
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I prefer to think about
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私はむしろ これがいかに
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how this technology could bring humanity to other technology
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人類に新たな 技術をもたらし
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and bring us all closer together.
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人を結びつけるかを 考えたいです
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Now that you've seen this,
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これの可能性について
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think about the possibilities.
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考えてみてください
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Right off the bat, you're going to see it in live events and concerts, like this.
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すぐにライブイベントやコンサートで こういうのを目にするようになるでしょう
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Digital celebrities, especially with new projection technology,
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新しいプロジェクション技術と 相まって
バーチャル有名人が 映画の中だけでなく リアルタイムの生きた存在になるでしょう
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are going to be just like the movies, but alive and in real time.
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And new forms of communication are coming.
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新たな形のコミュニケーションが 生まれます
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You can already interact with DigiDoug in VR.
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すでにVRのデジ・ダグと やり取りできます
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And it is eye-opening.
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驚くような経験です
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It's just like you and I are in the same room,
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ずっと遠くにいながら
同じ部屋にいるかのように 感じられます
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even though we may be miles apart.
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Heck, the next time you make a video call,
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今度ビデオ電話するときには
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you will be able to choose the version of you
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相手に見せたい自分を
選べるように なっているかもしれません
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you want people to see.
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It's like really, really good makeup.
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すごく良くできた メークみたいなものです
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I was scanned about a year and a half ago.
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私がスキャンをしたのは 1年半前でした
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I've aged.
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私は年を取りますが
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DigiDoug hasn't.
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デジ・ダグは取りません
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On video calls, I never have to grow old.
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ビデオ電話での私は ずっと若いままでいられます
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And as you can imagine, this is going to be used
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これが顔と体を持った バーチャルアシスタントに
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to give virtual assistants a body and a face.
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使われるところを 想像してください
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A humanity.
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とても人間的です
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I already love it that when I talk to virtual assistants,
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バーチャルアシスタントが 人間のような 落ち着きのある声で答えてくれるのが
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they answer back in a soothing, humanlike voice.
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私は気に入っていますが
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Now they'll have a face.
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それが顔も 持つようになるのです
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And you'll get all the nonverbal cues that make communication so much easier.
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非言語的なヒントがあることで コミュニケーションはずっと楽になります
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It's going to be really nice.
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すごくいいと思いますよ
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You'll be able to tell when a virtual assistant is busy or confused
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バーチャルアシスタントが 忙しかったり 困惑していたり
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or concerned about something.
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何か心配しているときに それと分かるというのは—
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Now, I couldn't leave the stage
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ちゃんと素顔を見せずに
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without you actually being able to see my real face,
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ステージを降りるわけには いかないでしょう
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so you can do some comparison.
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比較ができるように—
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So let me take off my helmet here.
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被り物を取りましょう
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Yeah, don't worry, it looks way worse than it feels.
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4770
ああ 心配しないで 見た目ほど酷くはないので
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(Laughter)
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685267
2428
(笑)
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So this is where we are.
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1698
これが現在の技術です
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Let me put this back on here.
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頭を戻しときましょう
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(Laughter)
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1950
(笑)
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Doink!
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ガチャーン!
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So this is where we are.
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1600
これが現在の技術です
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We're on the cusp of being able to interact with digital humans
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それを操作しているのが 人間であれ 機械であれ
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that are strikingly real,
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驚くほど本物らしく見える CGの人間と
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whether they're being controlled by a person or a machine.
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やり取りするようになる日も 遠くありません
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And like all new technology these days,
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今時の新技術の例に漏れず
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it's going to come with some serious and real concerns
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これにも対応が必要な
深刻で現実の懸念があります
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that we have to deal with.
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But I am just so really excited
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でも 子供の頃からずっと
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about the ability to bring something that I've seen only in science fiction
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SFの世界の話でしか なかったものが
現実になろうと していることに
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for my entire life
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私はすごく ワクワクしています
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into reality.
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Communicating with computers will be like talking to a friend.
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コンピューターと話すのが 友達と話すようになり
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And talking to faraway friends
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遠くの友達と話すのが
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will be like sitting with them together in the same room.
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同じ部屋に一緒にいるように 感じられるようになるんです
12:24
Thank you very much.
219
744974
1308
ありがとうございました
12:26
(Applause)
220
746306
6713
(拍手)
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