導入事例

Introduction Case
AIによる新たな映像制作をNVIDIA DGX A100が後押し
EmbodyMe様AIによって革新的な映像サービスを生み出すEmbodyMeは、映像の未来を切り開くためにチャレンジし続けるスタートアップ。
優れた性能と柔軟性を兼ね備えた「NVIDIA DGX A100」
が、AIの進化を支えることでエンジニアの研究をさらに加速させる。

動画配信サービスやライブストリーミン
グサービスが一般的になりつつあるとともに、コロナ禍の影響によってビデオチャッ

自社の強みはAIによるリアルタイムでの映像づくりトの需要が急速に高まっている昨今。
「AIxpression cameraの開発にあたって吉による映像の再発明」を掲げ、AIを用いた田氏が注目したのは、最近のオンライン次世代コンピュータグラフィックスの基盤会議で「カメラをオフにしているケースが技術やその応用アプリケーションを開発す多い」という状況だ。
「Zoom疲れ」とも呼るスタートアップがEmbodyMeだ。

ばれるオンライン会議での疲労感をはじめ同社の代表的なプロダクトの1つとなるとしてその理由はさまざまだが、その一方のが、AI技術の1つであるディープラーニ

で「相手の表情がわからないため、話しにングを用いた映像生成技術と、その技術くい」という意見もある。このようなニーを活用したスマホアプリ「xpression」であズあるいは課題感に対する解決策としている。xpressionは、1枚の画像や動画に映っち早く開発されたのが、まさに「xpressionている人の顔を認識し、その顔に対して、camera」なのである。

スマホカメラで映っている自分の顔の表情「新型コロナウイルス感染症が流行し始や頭の動きを“自然な形で”反映させることめた2020年2月当初、世の中が現在のよが可能。有名人の動画や写真に自分の表うに変化するとはもちろん想像しませんで情を乗せることで、誰でも簡単にフェイクした。しかし、時が経つにつれて『これはビデオや面白ビデオを作成できる。

世の中のすべてが変わるかもしれない』とこのxpressionの技術を活用し、Embody

感じ、ビデオチャットやライブストリーミMeの新たなメインプロダクトとして2020

ング配信は『次の主戦場になる』と確信し年9月にリリースされたのが、バーチャルました」（吉田氏）。

カメラアプリ「xpression camera」である。

また、吉田氏をサポートする同社エンジ

xpression cameraは、「写真や動画を自ニアの柳川光理氏は、「AIによる映像づくEmbodyMe 代表取締役CEO 吉田一星氏

xpression cameraを利用すれば、寝間着姿であってもスーツ姿でいるかのようにビデオチャットができる（上）。また、偉人などの画像に自分の表情を乗せることも可能だ（下）程度の短い映像であっても、その制作に分の顔の表情や頭の動きで動かす」といりを“リアルタイム”で実現できる」というは膨大なコストと人手がかかっているうえうxpressionの 機 能を、ZoomやGoogle点を自社の強みとして強調。さらに、「現に、必ずしも完ぺきな再現度とは言い難Meetといったビデオチャットや、Twitch在は顔のみにフォーカスすることで、そのい。吉田氏としては、「GAN（GenerativeやYouTubeなどでのライブストリーミン性能を高めています。ハードウェアの性能

Adversarial Network）などのAI技術は進グ配信に対応させたもの。映像に対してリをクリアできれば、同様の機能を全身に拡歩が速いため、それが従来のCG制作手法

アルタイムに自分の顔の表情や頭の動きを張させることも技術的には可能です」と補を追い越す可能性は高い」と見越し、現在乗せられることから、出社時のスーツ姿の足する。のやり方で研究開発に取り組んでいるそう

画像を用意すれば、「寝間着姿やすっぴんこれに加えて、コスト面も注目すべきポだ。柳川氏も「コストのかかる従来の3D顔のままであっても、オンライン会議に参イントとなる。例えば、最近では従来の技術をAIに置き換えることで、リアルな加できる」と、同社の代表取締役CEOを3D技術を使ってリアルな人間を再現する

CGをより安価でより手の届きやすいもの務める吉田一星氏は説明する。

映画もあるが、このようなケースでは数秒にしたい」と目標を掲げる。

ずか3日程度で結果を得れるようになりま3日になった学習時間のさらなる短縮を目指す

した。もちろん、これはこれで十分早くAIをさらに進化させるうえで必要不可欠ては『もっと早く』という欲求は尽きませとなるのが、短いサイクルでの実験を実現ん（笑）
。処理が速くなればそれだけ研究する高速なGPUである。EmbodyMeでは、スピードがアップし、ひいてはそれが成果はなったといえます。ただ、研究者とし以前はAWSのGPUインタンスを利用してに結びついてくるだけに、いまはNVIDIAいたが、2019年にGPU「Tesla V100」を

DGX A100でのさらなる時間短縮に期待8基搭載する「NVIDIA DGX-1」、2020年しています」（柳川氏）。

10月にGPU「NVIDIA A100」を8基搭載する「NVIDIA DGX A100」を導入した。

NVIDIA DGX A100の 導 入 について、
吉田氏はコスト面や効率面でのメリットを柳川氏によれば、xpressionやxpression挙げる。
「弊社のようなAI企業では、さまcameraなどでは、人の顔が映っている大ざまな研究で昼夜問わずGPUを利用して量の映像や画像データをAIに学習させ、います。このような環境では、レンタル顔写真から正しい顔の形状を推定するよのGPUインスタンスはコストが高くついうな訓練を行っている。さらに、「詳細なてしまうことから、昨年にNVIDIA DGX-1

三次元顔形状と表情を読み解く部分には、を導入しました。これによって状況が改完全に自社で開発した技術を使っている」

善されたのは確かですが、現状ではそのとのことだ。

NVIDIA DGX-1さえも社員が取りあうようまた、xpressionの技術的な特徴の1つな状況になっていました。そういった意味として、詳細な顔三次元形状の推定と同でも、NVIDIA DGX A100の導入によって、時に、独自のGANを用いてリアルタイムより充実した開発環境を整えることができに口内の画像を生成している点が挙げられたと感じています」（吉田氏）。

る。例えば、xpressionでは口を閉じた顔

EmbodyMe リードエンジニア 柳川光理氏

ユーザプロフィール
組織名：株式会社EmbodyMe
業界：ソフトウェア開発/ NVIDIA Inception
パートナー
本社所在地：〒169-0075
東京都新宿区高田馬場３丁目２３−３
設立：2016年6月
資本金：9,100万円（2020年12月現在）
導入ソリューション

NVIDIA DGX-A100/DGX-1

映像の根本を作り替えて映像制作の選択肢を拡大だ。これが実現できれば「例えば時代劇のの場合は口の中の様子を画像から知ること今後も、AIを活用して映像の未来に挑ンラインで映像化できるようになる」と吉ができないため、口の中の画像を生成する戦し続けるEmbodyMe。次の一歩として田氏は考えている。

必要があるのだが、「CGで口の中を埋め現在開発を進めているのが、音声から顔「そう遠くない未来、テレビや映画ではる」という従来の手法では「くちびるとの境の表情や頭の動きを推定して映像に落とし実際の撮影が少なくなり、その映像のほと目や質感などに違和感が残ってしまう」（柳込む技術である。これをビデオチャットにんどをAIが編集過程で作るようになるか写真を1枚入力しただけでも、口を開けて自由に喋らせることが可能だ。ただし、こ殺陣のようなシーンも、写真1枚あればオ川氏）。そこでEmbodyMeでは、口の周リアルタイムで応用できれば、「カメラのもしれません。また、現実ではあり得ない辺画像をベースに「GANを利用して口の中前にいる必要さえなくなり、別のことをしようなバーチャルキャラクターや、すでにの画像を推定する」という手法を採用。
「従ながらオンライン会議に参加できるように亡くなった有名人を出演させることも可能

来はリアルタイムでの動作が困難だったなる」（吉田氏）だろう。になるでしょう。映像の根本を作り替え、GANを、弊社は独自の技術で改良し、スまた、現在は顔と頭の動きのみとなっさまざまな映像制作の選択肢を拡大してマートフォン上でも、高品位な口内画像ているAIによる映像づくりについても、将いくことが、我々の最終的なゴールです」の高速生成を可能にしました」（柳川氏）。

来的には全身の動きにまで対応させる予定

（吉田氏）
。

ただし、口の中を表現するGANの学習は、画像から画像を生成するニューラルネットワークであるためパラメータが多く、「とくに時間がかかる」とのこと。実際、AWSのGPUインタンスでは高性能なものを借りても、学習が終わるまでに3週間かかることもあったそうだ。しかし、「NVIDIA

EmbodyMeの使用モデル

NVIDIA DGX A100

最新アーキテクチャAmpereを採用したTensorコアGPU「NVIDIA A100」を8基搭載するAIワークフローのためのユニバーサルシステム。
演算性能は、倍精度で19.5TFLOPS、単精度で312TFLOPSのスループットを実現するとともに、ディープラーニング推論性能は1,248TOPSを誇る。

DGX-1に最適化された訓練手法では、わ株式会社ジーデップ・アドバンス〒105-0014

東京都港区芝1-12-7

TEL : 03-6803-0620

芝一丁目ビル4階

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