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要是作出人物角色三d实体模型,AI就能让它动一动!从此不害怕三d动漫拖更了

郭一璞 只想说 云凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

一只三d的德莱文可爱卡通角色:

给它画上骨架:

诶?就可以动起来了:

一样的方式 ,还可以让三d男孩儿动起来:

让三d苗条姐姐动起来:

让三d猫咪上蹿下跳:

总而言之,一切本来应当仅仅静态数据的三d角色实体模型,无论是人是动物,還是大自然不会有的可爱卡通艺术创意角色,都可见皮知骨,由静到动:

连身影都相互配合的很好!

只了解出骨鸡、出骨鸭翅,想不到,也有人反着来。

这一切,全是一个称为RigNet的AI全自动进行的。要是设计方案好角色的三d动态性外观设计,它就可以全自动预测角色骨架,预计骨架外肌肤的净重,转化成角色健身运动的图象。

这相比人工服务制作动漫便捷多了,如果可用在三d动漫或是手机3d游戏制做上,之后就不必担心拖更或改档了呢。

此项科学研究也走上了SIGGRAPH 2020,创作者来源于马萨诸塞高校阿默斯特校区和多伦多大学。

多互联网协作完成

AI让三d角色动起来,必须亲身经历2个流程:起先明确人体骨骼的部位,再预测骨架以外肌肤的净重。

人体骨骼是有关节、会旋转的,因而AI预测的情况下还要先寻找这些关节。

先用一个GMEdgeNet图神经网络,预测端点向邻近关节的偏移。

那样,骨骼大约长在哪儿就出来。

另外,还提前准备了另一个GMEdgeNet,主要参数和前边的哪个不太一样,用它来预测网格图上的专注力涵数,图上越红的部位,专注力就越强。

划重点,GMEdgeNet长那样,后边也要用:

干了那样的提前准备,就可以用聚类算法实体模型,寻找关节的部位。

关节的遍布和生态学实际意义上的爬行动物并不完全一致,但是由于仅仅追求完美外在的健身运动实际效果,并并不是做骷髅头装饰物,因而有大概的部位来表达人体弯折的连接点就OK了。

如今找到关节,大家再把关节连起來,给它装上骨骼。

装骨骼用的是BoneNet实体模型和最小生成树优化算法,BoneNet承担预测每2个关节的联接里,什么联接才算是恰当的骨骼的部位,合乎一般小动物的身体构造。

BoneNet实体模型长那样:

另外,也要给这一三d角色寻找“根关节”,便是下面的图的红点,能够 了解为“重心点”,必须采用RootNet实体模型。

这简直“难以忘怀”啊。

好的,如今关节、骨架和重心点都是有了,必须让一幅骨骼认知一下皮和肉的净重,它才可以健身运动得合乎自然法则也合乎大家的感观。

给皮和肉“秤重”的每日任务,還是GMEdgeNet实体模型来做,它来预测骨架蒙皮权重值。

新项目首页:https://zhan-xu.github.io/rig-net/

毕业论文详细地址:https://people.cs.umass.edu/~zhanxu/papers/RigNet.pdf

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