手绘动画是传统二维动画中最富有感染力的一种艺术表现形式。随着计算机技术的发展,手绘动画的制作不再仅仅局限于将传统制作过程数字化,越来越多的研究力图实现手绘动画的自动生成,来有效减少人工绘制和加快制作过程。近年来,计算机辅助手绘动画技术逐渐成为图形图像、计算机动画、计算机视觉等相关领域的一个研究热点。由于传统的二维手绘动画制作把几何建模和运动指定紧紧耦合为一个绘画过程,因此与三维动画制作相比,研究者在实现手绘动画的自动生成时会遇到各种难题。有鉴于此,本文对计算机辅助手绘动画的技术进行了系统的研究,重点探讨手绘动画中富有表现力但同时最费时费力的表情动画与服装动画,提出一系列的计算机辅助生成方法,来有效加速手绘表情动画与手绘服装动画的制作过程。具体来说,本文的研究工作包括以下几方面内容：1.扩展现有的视频驱动表情动画技术来生成多视点手绘表情动画,借鉴手绘动画中的主帧来描述和构建面部的三维近似模型,在此基础上,只需要从单一视点下的视频流中提取出表情特征,系统就可生成多个视点下的表情画面,并利用光照球艺术化绘制生成时序一致的多视点手绘风格表情动画,从而可为手绘表情动画制作提供一种新途径。2.研究基于样例学习的表情动画的夸张生成,在面部三维近似模型基础上,引入面部表情图的概念来描述手绘人物的表情空间,并利用机器学习的方法指导视频驱动生成表情动画,使生成的手绘表情动画具有夸张效果。系统通过最小化表情图与视频中的表情差异来“推断”手绘人物的表情运动,使得手绘表情不仅仅是复制视频的表情动作,更好地传递了动画师所创造的手绘人物的角色特质。3.研究结合三维信息的手绘服装动画生成方法,来保持计算机制作手绘动画中的正常服装比例,同时使手绘动画中的服装运动符合现实生活。根据建立的服装近似三维模型以及手绘图风格信息,方法可以通过动作数据得到任意视点下的任意姿势的服装动画画面。将服装的三维几何信息、真实感物理模拟以及二维绘制方法有机结合起来,在不增加额外服装建模工作的前提下自动绘制出真实可信的手绘服装动画。4.建立一种服装动力学模型来计算手绘动画中的服装运动规律。通过动画师指定的服装关键帧手绘图逆向反演出服装的动力学参数,从而能够模拟生成符合动画师设定的服装动画画面,并使用GPU并行计算来提高方法的效率。服装动力学模型能够完整表现手绘动画中的服装运动规律,反映出动画师对运动的理解。利用此服装运动规律模型,可生成既体现服装的物理运动属性,又保留动画师风格的服装动画序列。5.研究基于服装运动模型的手绘服装内插生成方法,从输入的前后关键帧服装手绘图中提取建立描述手绘服装运动规律的服装动力学模型,并对模型参数进行插值,然后在此模型指导下自动生成融合服装物理运动属性并保留动画师手绘风格的服装动画。与传统基于形状插值的服装动画生成方法相比,更强调基于动力学参数来生成更符合服装运动规律的手绘动画.6.研究结合显式运动数据的手绘服装动画外推生成方法,借鉴三维动画方法,使用参考帧中所蕴含的服装运动参数,在显式动作数据驱动下自动生成与服装手绘图风格一致的动画序列。相比于基于三维模型的非真实感绘制方法,本文基于二维手绘图变形生成得到服装动画画面,保留了二维手绘动画的夸张和抽象的艺术特性,因而没有三维动画的机械呆板。