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不只是角色3D模型!AI讓角色動起來超有趣!別再擔心動畫拖更了

發(fā)布時間:2024-08-31 11:08:58 瀏覽量:157次

郭一璞 發(fā)自 云凹非寺
量子位報道 | 公眾號 QbitAI

一只3D的狗頭卡通角色:

狗頭卡通角色

給它畫上骨架:

狗頭卡通角色骨架

誒?就可以動起來了:

動態(tài)狗頭卡通角色

同樣的方法,也可以讓3D小男孩動起來:

3D小男孩動畫

讓3D高挑大姐姐動起來:

3D大姐姐動畫

讓3D貓貓活蹦亂跳:

3D貓貓動畫

總之,一切原本應該只是靜態(tài)的3D角色模型,不管是人是動物,還是自然界不存在的卡通創(chuàng)意角色,都能見皮知骨,由靜到動:

3D角色模型

連影子都配合的非常好!

只知道脫骨雞、脫骨鴨掌,沒想到,還有人反著來。

這一切,都是一個叫做RigNet的AI自動完成的。只要設計好角色的3D動態(tài)外形,它就可以自動預測角色骨架,預估骨架外皮膚的重量,生成角色運動的圖像。

這可比人工制作動畫方便多了,要是能用在3D動畫或者3D游戲制作上,以后就不用擔心拖更或跳票了呢。

這項研究也登上了SIGGRAPH 2020,作者來自馬薩諸塞大學阿默斯特分校和多倫多大學。

SIGGRAPH2020

多網(wǎng)絡合作實現(xiàn)

AI讓3D角色動起來,需要經(jīng)歷兩個步驟:先是確定骨骼的位置,再預測骨架之外皮膚的重量。

骨骼是有關節(jié)、會轉(zhuǎn)動的,因此AI預測的時候也要先找到那些關節(jié)。

先用一個GMEdgeNet圖神經(jīng)網(wǎng)絡,預測頂點向相鄰關節(jié)的位移。

GMEdgeNet預測

這樣,骨頭大概長在什么地方就出來了。

同時,還準備了另一個GMEdgeNet,用它來預測網(wǎng)格上的注意力函數(shù)。

GMEdgeNet預測注意力函數(shù)

劃重點,GMEdgeNet用于預測關節(jié)位置。

GMEdgeNet結(jié)構(gòu)示意圖
GMEdgeNet構(gòu)建

做了這樣的準備,就可以用聚類模型,找到關節(jié)的位置。

聚類模型找到關節(jié)位置

關節(jié)的分布和生物學意義上的脊椎動物并不完全一致,不過鑒于只是追求外在的運動效果,并不是做骷髏裝飾品,因此有大致的位置來表示身體彎曲的節(jié)點就OK了。

現(xiàn)在找到了關節(jié),我們再把關節(jié)連起來,給它裝上骨頭。

添加骨頭

裝骨頭用的是BoneNet模型和最小生成樹算法,BoneNet負責預測每兩個關節(jié)的連接里,哪些連接才是正確的骨頭的位置,符合一般動物的身體結(jié)構(gòu)。

BoneNet模型長這樣:

BoneNet模型

同時,還要給這個3D角色找到“根關節(jié)”,就是下圖的小紅點,可以理解為“重心”,需要用到RootNet模型。

根關節(jié)定位

這真是“刻骨銘心”啊。

好的,現(xiàn)在關節(jié)、骨架和重心都有了,需要讓這幅骨頭感知一下皮肉的重量,它才能運動得符合自然規(guī)律也符合人們的觀感。

皮肉重量預測
皮肉重量感知

給皮肉“稱重”的任務,還是GMEdgeNet模型來做,它來預測骨架蒙皮權(quán)重。

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— 完 —

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