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動(dòng)畫(huà)運(yùn)動(dòng)規(guī)律分解圖_基于運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)的三維角色動(dòng)畫(huà)設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2020-02-15 來(lái)源: 短文摘抄 點(diǎn)擊:

  摘要本文研究了怎樣把現(xiàn)有的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)重新定向到新的動(dòng)畫(huà)角色對(duì)象上,并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)原型系統(tǒng)――盼盼三維角色動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)。通過(guò)這種方法, 用戶只需要從動(dòng)畫(huà)庫(kù)中選擇所需的人體運(yùn)動(dòng),便可方便地控制任意三維動(dòng)畫(huà)角色的運(yùn)動(dòng)和變形,從而重用現(xiàn)存的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)去控制新的角色,創(chuàng)作出一些夸張的動(dòng)畫(huà)效果。
  關(guān)鍵詞運(yùn)動(dòng)重用 三維角色 計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà) 人體動(dòng)畫(huà)
  中圖分類號(hào)TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼
  
  3D Character Animation using Motion Capture Data
  Fujun YeRuifang Pan
  (Zhejiang University of Media and Communications, 310018;Zhejiang University of Media and Communications, 310018)
  
  AbstractThis paper introduces a prototype system called PanPan to retarget the existing BVH human motion data to new three dimensional characters. This makes it possible to control the motion and deformation of 3D characters easily by selecting a specific human motion from the human motion library. We can use this system to control new 3D characters to create novel animation effects using existing BVH data.
  Key words motion retargeting 3D character computer animation human animation;
  
  一、引言
  
  在近十幾年里,計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)技術(shù)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,以動(dòng)畫(huà)卡通、網(wǎng)絡(luò)游戲、手機(jī)游戲、多媒體產(chǎn)品等為代表的動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)是21世紀(jì)知識(shí)經(jīng)濟(jì)的核心產(chǎn)業(yè),被稱為21世紀(jì)最有希望的朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè),這場(chǎng)“后現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)浪潮”不僅給全球經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)帶來(lái)了根本性轉(zhuǎn)變,也為進(jìn)入新世紀(jì)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造了一次千載難逢的歷史發(fā)展機(jī)遇。
   但是,目前的動(dòng)畫(huà)技術(shù)還遠(yuǎn)沒(méi)達(dá)到理想的地步。計(jì)算機(jī)輔助二維動(dòng)畫(huà)具有制作相對(duì)方便、制作成本低、對(duì)制作和運(yùn)行的硬件環(huán)境要求較低等優(yōu)點(diǎn)。但是由于傳統(tǒng)的二維對(duì)象缺少顯式的三維信息,使得自動(dòng)生成好的中間幀畫(huà)面非常困難,比如在變化過(guò)程中,特別是那些非平行于畫(huà)面的變換,引起的起各幀畫(huà)面之間對(duì)象的對(duì)應(yīng)問(wèn)題、剪影輪廓的變化問(wèn)題、各個(gè)部分的自遮擋問(wèn)題、保持形狀比例和體積問(wèn)題等等,都是研究者們一直試圖解決的難點(diǎn)問(wèn)題。
   計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)之所以有那么強(qiáng)大的表現(xiàn)能力,各式各樣逼真的模型扮演著舉足輕重的地位。這些模型大多由獨(dú)立的動(dòng)畫(huà)軟件,如3DSMax、Maya、Softimage等進(jìn)行設(shè)計(jì)。怎樣給一個(gè)靜態(tài)的模型賦予生命力,并讓它動(dòng)起來(lái)一直是圖形學(xué)研究者感興趣的研究課題。三維動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)中,使用關(guān)節(jié)骨架控制三維動(dòng)畫(huà)角色已非常流行,動(dòng)畫(huà)師可以非常容易地設(shè)置和控制三維角色關(guān)節(jié)進(jìn)行動(dòng)畫(huà)控制。但是準(zhǔn)確地控制三維模型的變形和運(yùn)動(dòng)使其符合實(shí)際的物理規(guī)律,特別是想要達(dá)到實(shí)時(shí)的要求,難度很大。一種解決方法為采用自動(dòng)角色動(dòng)畫(huà)。角色動(dòng)畫(huà)動(dòng)包括骨骼動(dòng)畫(huà)和頂點(diǎn)動(dòng)畫(huà)。骨骼動(dòng)畫(huà)把整個(gè)人體按生理結(jié)構(gòu)分為許多部分(圖1-2), 每個(gè)部分都有自己的幾何形體,然后再用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)把所有的部分合理地組成為一個(gè)有層次的整體,例如,上臂連著前臂, 前臂連著手。骨骼動(dòng)畫(huà)與頂點(diǎn)動(dòng)畫(huà)相比,占用空間小,因?yàn)樗恍枰箜旤c(diǎn)動(dòng)畫(huà)那樣要存儲(chǔ)每一幀的各個(gè)頂點(diǎn)的數(shù)據(jù),而是只需要存儲(chǔ)每一幀的骨骼的數(shù)據(jù)。骨骼的數(shù)據(jù)量與頂點(diǎn)的數(shù)據(jù)量相比,要少得多。所以骨骼動(dòng)畫(huà)有很多優(yōu)勢(shì),不管是在游戲、電影動(dòng)畫(huà)還是虛擬現(xiàn)實(shí)中,生動(dòng)逼真的動(dòng)畫(huà)(人、動(dòng)物等)會(huì)使之增色不少。當(dāng)然骨骼動(dòng)畫(huà)處理技術(shù)難度也很高,它需要解決的一個(gè)重要的問(wèn)題是:如何得到和模型相關(guān)聯(lián)的骨架?
   本文研究了把現(xiàn)有的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)重新定向到新的動(dòng)畫(huà)角色對(duì)象上。通過(guò)這種方法,動(dòng)畫(huà)師能夠利用現(xiàn)存的BVH人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)去創(chuàng)造新的動(dòng)畫(huà)。動(dòng)畫(huà)角色對(duì)象常被賦予復(fù)雜的非剛體運(yùn)動(dòng)方式以達(dá)到夸張的效果,我們實(shí)現(xiàn)了三維角色的自動(dòng)綁定,使之能做到局部的非剛體變形描述。若要生成新的動(dòng)畫(huà),只需要從動(dòng)畫(huà)庫(kù)中選擇用戶所需的人體運(yùn)動(dòng),便可方便地控制新的三維動(dòng)畫(huà)角色的運(yùn)動(dòng)和變形。人體的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)可以來(lái)源于運(yùn)動(dòng)捕捉,也可以從現(xiàn)存的動(dòng)畫(huà)和影片視頻中通過(guò)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的方法來(lái)獲取;谶@些素材,我們可以得到運(yùn)動(dòng)的素材庫(kù),作為動(dòng)畫(huà)師創(chuàng)作新動(dòng)畫(huà)的來(lái)源,從而豐富動(dòng)畫(huà)產(chǎn)品的多樣化和體現(xiàn)制作者的創(chuàng)造性思維。在如今的計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)中,建立模型的過(guò)程已經(jīng)變得比較簡(jiǎn)單。但是如果要讓模型動(dòng)起來(lái),還需要人們手動(dòng)去嵌入骨架,并且定義骨架驅(qū)動(dòng)表面皮膚的每一個(gè)細(xì)節(jié)。這個(gè)復(fù)雜繁瑣的過(guò)程只能由專業(yè)的動(dòng)畫(huà)師來(lái)完成,對(duì)于一些初學(xué)者來(lái)說(shuō)是可望而不可及的。我們實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)可以讓一個(gè)靜態(tài)的模型可以根據(jù)給定的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行所需要的運(yùn)動(dòng)。整個(gè)過(guò)程由程序自動(dòng)實(shí)現(xiàn),不需要人手動(dòng)來(lái)操作它。這樣的創(chuàng)新使它能夠表現(xiàn)更加復(fù)雜的動(dòng)畫(huà),因此不僅能夠?yàn)閷I(yè)動(dòng)畫(huà)師所用,而且讓初學(xué)者也能體驗(yàn)到自己設(shè)計(jì)動(dòng)畫(huà)的樂(lè)趣。
  
  二、相關(guān)工作
  
   在骨架提取方面,已經(jīng)有很多自動(dòng)生成骨架的方法。①②③Baran等的Pinocchio系統(tǒng)創(chuàng)造性地提出了骨架嵌入的方法。在自動(dòng)角色動(dòng)畫(huà)方面,骨架嵌入比骨架提取要好的原因是對(duì)于復(fù)雜骨架的角色,骨架提取可能會(huì)產(chǎn)生不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),這就讓使用者很難將原來(lái)有的骨架運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)運(yùn)用到其中來(lái)。雖然可以通過(guò)附屬肢體模板來(lái)鑒別復(fù)雜的附屬肢體,但是由于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,自動(dòng)生成時(shí)也會(huì)產(chǎn)生各種不同的誤差。骨架嵌入相對(duì)于骨架提取的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)就是它能夠在骨架中定義角色所需要的很多的結(jié)構(gòu)信息,這是在提取的純幾何骨架圖中難以得到的。
  幾乎所有的網(wǎng)格變形技術(shù),無(wú)論是基于表面的還是基于體積的,都可以用來(lái)作為基于骨架運(yùn)動(dòng)動(dòng)畫(huà)中的對(duì)表面進(jìn)行蒙皮。④⑤不幸的是,到目前為止,這些方法都不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的動(dòng)畫(huà)。Baran等的線性混合蒙皮(LBS)具有簡(jiǎn)單高效并且能夠利用GPU進(jìn)行運(yùn)算,并可以根據(jù)骨架進(jìn)行子空間變形等優(yōu)點(diǎn)。雖然在質(zhì)量上的不能夠達(dá)到很好的效果,但是它仍然成為在實(shí)踐應(yīng)用中最常用的方法。所以我們的系統(tǒng)采用該方法。⑥
  
  三、原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)過(guò)程
  
  對(duì)于輸入的三維角色模型,我們首先嵌入骨架,然后通過(guò)定義骨骼運(yùn)動(dòng)對(duì)表面網(wǎng)格上每個(gè)頂點(diǎn)的變化的影響權(quán)值,將表面皮膚依附在骨骼上。對(duì)于不同的角色,我們建立不同的罰函數(shù)去懲罰那些我們不期望的骨架嵌入方式。基于樣本用支持向量機(jī)的方法求得最大邊緣解,然后對(duì)不同罰函數(shù)賦予不同的權(quán)值。用人工智能中A*啟發(fā)式的方法在指數(shù)級(jí)的搜索空間里加速尋找最優(yōu)的骨架嵌入方式。在蒙皮階段用熱擴(kuò)散方程的方法去計(jì)算骨架運(yùn)動(dòng)時(shí)每一塊骨骼對(duì)表面網(wǎng)格上頂點(diǎn)的影響權(quán)值。據(jù)骨架的變化情況,插值計(jì)算出骨架的“蒙皮”模型的各個(gè)頂點(diǎn)的位置變化。對(duì)于某個(gè)特定骨骼,“蒙皮”模型的頂點(diǎn)變換矩陣=初始姿勢(shì)的變換矩陣的逆×姿勢(shì)變換后的矩陣。另外還要考慮到一個(gè)頂點(diǎn)可能受多個(gè)骨骼運(yùn)動(dòng)的共同影響。
  1.骨架嵌入
  由于骨架嵌入需要將骨架重新定義大小和定位使得它能夠正確的嵌入到模型當(dāng)中,所以它能公式化為一個(gè)優(yōu)化的過(guò)程:計(jì)算關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置和朝向使它能夠更好的適合于給定的模型。但是這個(gè)優(yōu)化是一個(gè)三維空間的問(wèn)題,所以連續(xù)優(yōu)化的方法是不可行的。因此可以建立一個(gè)用頂點(diǎn)表示潛在關(guān)節(jié)點(diǎn),用邊表示獨(dú)立的骨骼的圖來(lái)簡(jiǎn)化優(yōu)化問(wèn)題。建立這樣一個(gè)圖是具有一定挑戰(zhàn)的,因?yàn)槲覀兛梢杂梦粗獢?shù)量的頂點(diǎn)和邊來(lái)表示相同模型的關(guān)節(jié)和骨架。我們?cè)诮颇P痛怪钡确值钠矫嫔辖⒅休S面,并且建立圓心在中軸面上的圓的一個(gè)特定的集合,將這些圖的圓心連接起來(lái)形成一個(gè)圖。然后使用自定義的離散的罰函數(shù)來(lái)最優(yōu)化的骨架嵌入這個(gè)圖。為了幫助優(yōu)化,在給定的骨架中可以包括一些關(guān)節(jié)點(diǎn)的額外的信息。比如說(shuō)對(duì)稱的部位應(yīng)該以相同的名稱命名,又比如如果一個(gè)關(guān)節(jié)被命名為腳,那么就表示它應(yīng)該事在模型中位置最低的一個(gè)關(guān)節(jié)。由于定義的罰函數(shù)是獨(dú)立于具體的模型的,所以并沒(méi)有減弱它的通用性。
  2.簡(jiǎn)化骨架
   前面的步驟建立了幾何圖G=(V, E)來(lái)表示骨架,我們需要將它嵌入到我們給定的骨架當(dāng)中。給定骨架原先是以有s個(gè)節(jié)點(diǎn)的樹(shù)的形式給出(在一般人形的骨架上會(huì)取s=18),但是如果這s個(gè)節(jié)點(diǎn)沒(méi)有經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)化,嵌入的優(yōu)化過(guò)程是很難處理的。因此我們需要一個(gè)簡(jiǎn)單的骨架,所以在嵌入骨架之前,需要將骨架簡(jiǎn)化。所有的自由度為2的關(guān)節(jié)都將被除去(比如說(shuō)膝關(guān)節(jié)), 關(guān)節(jié)兩端的骨骼塊被連在一起。簡(jiǎn)化后的骨架將會(huì)只有r個(gè)連接點(diǎn)。那么骨架嵌入以后缺少某些必要關(guān)節(jié)的骨架怎么讓角色動(dòng)起來(lái)呢?我們根據(jù)未簡(jiǎn)化骨架上關(guān)節(jié)在整條邊上的比例,重新計(jì)算出該關(guān)節(jié)在簡(jiǎn)化骨架上的位置,然后插入到骨架中。在我們的系統(tǒng)中,簡(jiǎn)化的骨架中r=7。簡(jiǎn)化后的結(jié)果就是我們可以將簡(jiǎn)化的骨架嵌入到系統(tǒng)中以最小化罰函數(shù)懲罰的對(duì)象。否則這樣的工作是很難實(shí)現(xiàn)的。
  3.離散的嵌入骨架和優(yōu)化
   一般不可能計(jì)算離散的嵌入方式時(shí)使罰函數(shù)最小,因?yàn)榍度氲臄?shù)量是指數(shù)級(jí)的。但是可以用類似分支定界的方法在問(wèn)題的解空間樹(shù)T上搜索問(wèn)題解。我們使用這樣一種方法:首先根據(jù)部分嵌入的下界估計(jì)保存優(yōu)先級(jí)隊(duì)列。然后在每一步,取出在隊(duì)列中最好的部分嵌入,將它展開(kāi),與下一個(gè)關(guān)節(jié)進(jìn)行計(jì)算,然后將結(jié)果保存在隊(duì)列中。所以,第一個(gè)被完整展開(kāi)的嵌入就是最好的嵌入。為了加速算法并且盡可能少的占用內(nèi)存,如果部分嵌入有一個(gè)很高的下界,那么它將被立即拒絕并不在嵌入到隊(duì)列中。雖然這種算法在最壞的情況下依然是指數(shù)級(jí)的,但是在我們測(cè)試實(shí)際情況它都是很快的。
  在骨架嵌入前將骨架進(jìn)行了簡(jiǎn)化,省略了很多的關(guān)節(jié),比如說(shuō)膝關(guān)節(jié),但簡(jiǎn)單骨架嵌入以后,要讓角色真正的動(dòng)起來(lái),還是需要重新插入這些關(guān)節(jié)。在這里可以通過(guò)按比列分割骨架圖中路徑最短的邊來(lái)得到。我們希望嵌入后的骨架能夠很好的滿足角色的形態(tài)比列,但是,有時(shí)候骨架并不能很好的適應(yīng)我們的角色。同時(shí),一些小的被忽略的骨骼塊并沒(méi)有被賦予正確的朝向。骨架優(yōu)化的過(guò)程就是為了解決這些問(wèn)題的提出的。
  4.蒙皮
  我們的角色和嵌入的骨架在將皮膚依附到骨架上之前是沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)的。骨架并不能夠驅(qū)動(dòng)角色運(yùn)動(dòng)。因此我們需要指定骨架運(yùn)動(dòng)與角色表面網(wǎng)格變化之間的聯(lián)系。雖然在這里我們可以用很多的網(wǎng)格編輯技術(shù)來(lái)進(jìn)行網(wǎng)格變形,但是我們選擇標(biāo)準(zhǔn)的LBS方法:假設(shè)表示網(wǎng)格頂點(diǎn)j的坐標(biāo),表示第i塊骨骼的變形矩陣,表示第i塊骨骼對(duì)第j個(gè)網(wǎng)格頂點(diǎn)的變形權(quán)值。LBS把j變形后的位置表示為。我們的目標(biāo)就是找到每一塊骨骼變化對(duì)所有頂點(diǎn)的影響權(quán)值。我們所期望權(quán)值有以下幾個(gè)特性:首先它應(yīng)該與網(wǎng)格的大小無(wú)關(guān),其次權(quán)值的變化應(yīng)該平滑,最后關(guān)節(jié)間兩塊骨骼的移動(dòng)寬度必須與關(guān)節(jié)到表面網(wǎng)格的距離成一定的比例。即使有一個(gè)方案能夠得到權(quán)值使得骨骼能夠滿足這些特性,但是它們很可能失敗因?yàn)樗麄兒雎粤私巧牡膸缀螌W(xué)特性。作為代替,我們用熱平衡原理來(lái)尋找權(quán)值。假設(shè)我們把角色的體積認(rèn)為是一個(gè)不占容積的熱導(dǎo)體,然后我們強(qiáng)迫骨骼i的溫度為1,而其他骨骼的溫度為0。當(dāng)熱平衡以后,我們就可以把表面上每個(gè)頂點(diǎn)的溫度值作為該骨骼對(duì)它影響的權(quán)值。
  
  四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果
  
  盼盼動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)主要依照三個(gè)標(biāo)準(zhǔn):① 廣泛性。適應(yīng)于盡可能多的模型。對(duì)一些結(jié)構(gòu)比較特殊,或者會(huì)產(chǎn)生歧義的模型能夠盡可能的正確嵌入骨架。②質(zhì)量。關(guān)鍵在于蒙皮的技術(shù),讓表面皮膚能根據(jù)骨架運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)正確的位和形變,以期與視頻游戲中的模型相媲美。③ 性能。運(yùn)行在大多數(shù)的家用計(jì)算機(jī)上。 在盼盼動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)里對(duì)采用的模型進(jìn)行了一些簡(jiǎn)單的限制:模型必須是全封閉的,并且是以最自然的姿勢(shì)站立,這樣能大幅度的提高骨架嵌入的準(zhǔn)確性。當(dāng)然模型需要是一個(gè)有四肢能被嵌入人體骨架的。
   圖3為盼盼三維角色動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)的一張截圖畫(huà)面。系統(tǒng)主要包括模型選取、BVH運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)選取、運(yùn)行、視圖操作、工具條等功能。該系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境為英特爾酷睿雙核CPU,主頻為1.73Mhz,內(nèi)存為1GB。因?yàn)榕闻蝿?dòng)畫(huà)系統(tǒng)是單線程的,所以雙核的CPU幾乎沒(méi)有什么影響。測(cè)試發(fā)現(xiàn),計(jì)算的主要消耗花費(fèi)在分離過(guò)程中距離場(chǎng)的計(jì)算上。
  
  五、展望
  
   雖然盼盼動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)在人體動(dòng)畫(huà)領(lǐng)域取得了一定的進(jìn)展,但是它依然存在著不足,限制著它的應(yīng)用范圍。在技術(shù)方面,建立骨架圖的時(shí)候可以用橢圓來(lái)建立初始骨架圖。在應(yīng)用方面,首先它的蒙皮質(zhì)量在某些地方還可以改進(jìn),可以通過(guò)在骨架上自動(dòng)蒙皮的技術(shù)來(lái)提高質(zhì)量;其次,它的骨架中的關(guān)節(jié)與一般人體的關(guān)節(jié)有出入,不能由一般人體骨架運(yùn)動(dòng)的數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng),這樣就不能很好地利用網(wǎng)絡(luò)上大量的表現(xiàn)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。另外,盼盼動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)依然不能夠表現(xiàn)手部動(dòng)畫(huà)、臉部動(dòng)畫(huà)這些需要細(xì)節(jié)的動(dòng)作。如果能在后期中加入這些方面的應(yīng)用,一定能夠得到更為廣泛的應(yīng)用,并且大大減少人體動(dòng)畫(huà)開(kāi)發(fā)的整個(gè)周期。
  
  注釋
 、貺iu P, Wu F, Ma W, Liang R, Ouhyoung M, “Automatic animation skeleton using repulsive force field”, Proc. of Pacific Graphics’2003, pp. 309-413.
 、赥eichmann M, Teller S. “Assisted articulation of closed polygonal models.” Proc. of Computer Animation and Simulation’98, pp. 87-102.
  ③Katz S, Tal A, “Hierarchical mesh decomposition using fuzzy clustering and cuts”, ACM Transactions on Graphics, 2003, 22(3): 954-961.
 、躓ade L. Automated generation of control skeletons for use in animation. PhD thesis, The Ohio State University, 2000.
 、軧aran I, Popovi? J, “Automatic rigging and animation of 3D characters”, ACM Transactions on Graphics, 2007, 26(3):72.
 、轐ry P, James D, Pai D, “EigenSkin: Real time large deformation character skinning in hardware”, Proc. of Symposium on Computer Animation (SCA)’2003, pp. 153-160.

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