【摘 要】
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在虚拟仿真、电子游戏和数字艺术等实时应用中经常出现角色服装随着人物动作产生褶皱,或因阵风吹过而上下翻飞的画面。作为日常生活中最常见的现象之一,真实的布料动画可以显著地提升虚拟世界的真实感。在过去几十年间,很多学者使用基于物理和非物理的方法提出很多解决方案。近几年出现了基于神经网络的方法,但还处于起步阶段。目前的方法计算量过大,大多数应用中只能局部地使用布料模拟或者用其他方式近似。针对角色服装的实时
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在虚拟仿真、电子游戏和数字艺术等实时应用中经常出现角色服装随着人物动作产生褶皱,或因阵风吹过而上下翻飞的画面。作为日常生活中最常见的现象之一,真实的布料动画可以显著地提升虚拟世界的真实感。在过去几十年间,很多学者使用基于物理和非物理的方法提出很多解决方案。近几年出现了基于神经网络的方法,但还处于起步阶段。目前的方法计算量过大,大多数应用中只能局部地使用布料模拟或者用其他方式近似。针对角色服装的实时布料模拟这一问题,以基于神经网络的方法进行研究。具体如下:一、提出一种基于前馈神经网络的实时服装布料模拟方法。给定角色与服装,设计由服装特征提取网络和动画推断网络组成的模型GAFNN（Garment Animation Feedforward Neural Network）,输入当前及过去时刻角色的骨骼动画数据序列,输出当前时刻服装的顶点动画。因为缺少相关的公开数据集,设计与制作数据集Chara-Garment Motion。通过实验验证该模拟方法的可行性:单帧模拟时间消耗是传统方法的2%以下,且推断结果的顶点误差在5cm以内。二、提出一种基于变分循环神经网络的实时服装布料模拟方法。针对GAFNN存在的顶点动画抖动问题,提出M-VRNN（Motion Variational Recurrent Neural Network）模型,输入当前角色动画与上一帧服装特征,输出当前服装顶点动画。相较于GAFNN仅考虑输入的时序性,本方法进一步考虑了输出的时序性。MVRNN是对变分循环神经网络模型的改进,在进行先验推断时增加角色动画数据输入。此方法不预测值而是预测值的概率分布,并且有更多的后验信息,增强了模型的鲁棒性。实验结果表明本方法解决了GAFNN方法的抖动问题,取得了更好的视觉效果。
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