RoPECraft：学習不要で高品質なモーション転送を実現する新手法 ～Diffusion TransformerとRoPEの最適化を駆使して～
現代の生成AI技術、とりわけ動画生成の分野では、人物や物体の動きを別のキャラクターやシーンに転写（モーション転送）する技術が注目されています。例えば、有名なダンサーの動きを他のキャラクターに転写したり、アニメーションの動きをリアルな映像に再現するような応用が考えられます。しかし、従来の技術では、長時間の学習が必要であったり、トレーニングデータに依存しすぎるために柔軟性が乏しいという課題がありました。
そうした中で発表されたのが、今回ご紹介する新技術「RoPECraft」です。これは、近年注目されているDiffusion Transformerをベースにしながら、既存のネットワークを一切訓練せずに（学習不要で）モーション転送を実現する画期的な手法です。
RoPECraftの技術的概要
RoPECraftは、Transformerモデルと拡散モデル（Diffusion model）、そしてRoPE（Rotary Positional Embedding：回転位置埋め込み）という3つの要素を組み合わせ、新たなモーション転送の軸を開拓しました。
ポイント1：Optical Flowを使って「動き」を抽出
RoPECraftはまず、参照動画から「オプティカルフロー（Optical Flow）」という手法を用いてフレームごとの動きを抽出します。オプティカルフローとは、映像の画素レベルでの動きを捉える技術で、各ピクセルがどこからどこへ移動したかを数値化して表現します。
この動きの情報（モーションオフセット）を元に、Transformerモデルに含まれるRoPEを物理的に変形させることで、動画生成中に動きの情報が自然に反映されるように工夫されています。
ポイント2：RoPEの変換～動きを生成プロセスに「埋め込む」
Transformerモデルは本来、入力の系列情報を処理するために「位置埋め込み」が必要です。一般的な手法では、位置を正弦波ベースなどの方法で符号化（エンコード）しますが、RoPECraftではより複雑な「複素指数関数」として表現されたRoPEに直接手を加え、動きのベクトルを埋め込みます。これにより、参照動画の動きのパターンが学習不要で次の生成プロセスに影響を与えられるようになっています。
ポイント3：ノイズ除去過程での軌道最適化（Trajectory Alignment）
生成過程では、画像や動画はノイズ化された状態から少しずつ元のきれいな映像へと段階的に再構築されていきます（これが拡散モデルの基本的な仕組みです）。RoPECraftでは各段階において、生成されている動画内の動き（速度ベクトル）が参照動画の動きと一致するように、軌道（トラジェクトリ）を最適化する「Flow Matching Objective」と呼ばれる手法を導入しています。
つまり、参照動画の動きと、生成される動画の動きとを統一させるようにリアルタイムに調整することで、モーション転送の正確性が高まる仕組みです。
ポイント4：高周波ノイズの除去と忠実性の強化
動画生成に伴って発生しやすいのが「高周波アーティファクト」、つまり映像が不自然にチラついたり、どこか歪んで見える問題です。RoPECraftでは、この問題に対処するため、参照動画のフーリエ変換（Fourier Transform）の位相成分から平滑で自然なマニフォールド（幾何空間）へ射影する正則化技術を導入しています。これにより、高周波成分が抑制され、映像の自然さが確保されています。
実験結果と評価
RoPECraftは、複数のベンチマーク（既存手法との比較評価）において、質的にも量的にも現行最高のパフォーマンスを実現していることが確認されています。具体的には、従来の手法と比べて以下の点で優れていることが報告されています：
– 被写体の動きが非常にスムーズで自然
– 動きを正確に再現できる
– 映像にノイズが少なく、クオリティが高い
– 学習不要で既存モデルに容易に適用可能
技術的観点で見たRoPECraftの可能性
RoPECraftの最大の技術的貢献は、「既存の拡散ベースのTransformerを再訓練せずに、動きの情報を高精度に注入できる」点にあります。これは、現代の生成AIにおける「軽量化」「柔軟性」「コスト削減」といった重要な要素に直結します。特に、モデルのトレーニングに必要な膨大な資源（時間、計算機、データ）をほぼ使わずに高品質なモーション転送ができる点は、映像製作、VFX、ゲーム開発、さらには次世代のメディア合成（メタバース等）にも広く応用できる可能性があります。
まとめ：RoPECraftの革新性と今後の展望
RoPECraftは、従来の「学習ありき」の枠組みを打ち破り、拡散型Transformerの持つ可能性を最大限に引き出した新たな方向性を示しました。複雑なモデル再訓練をせずとも、既存の情報（位置埋め込み）を賢く変換・最適化するだけで、ここまで高品質なモーション転送が可能になるというのは極めて革新的です。
将来的には、音声や感情、複数人物間のインタラクションなど、動き以外の多次元要素の転送にも応用が考えられます。また、RoPECraftのコードベースやフレームワークが公開されれば、クリエイターや技術者が手軽に高品質なアニメーション生成を実装できる未来も見えてくるでしょう。
参考リンク：
RoPECraft 論文（英語）: https://arxiv.org/abs/2505.13344
