Figur 1: Vårt ramverk gör det möjligt för animatorn att syntetisera karaktärsrörelser automatiskt från givna banor. Vi presenterar ett ramverk för att syntetisera karaktärsrörelser baserade på parametrar på hög nivå, så att de producerade rörelserna respekterar den mänskliga rörelsens mångfaldigade rörelse, tränade på en stor rörelsefångstdatauppsättning. Den lärda rörelsegrenröret, som representeras av de dolda enheterna i en konvolutionell autoencoder, representerar rörelsedata i glesa komponenter som kan kombineras för att producera ett brett spektrum av komplexa rörelser. För att kartlägga från hög nivå parametrar till rörelsegrenröret, staplar vi en djup feedfore neural nätverk ovanpå den utbildade autoencoder. Detta nätverk tränas för att producera realistiska rörelsesekvenser från parametrar som en kurva över terrängen som karaktären ska följa, eller en målplats för stansning och sparkande. Feedflow-styrnätet och rörelsegrenröret tränas självständigt, vilket gör det möjligt för användaren att enkelt växla mellan feedflow-nätverk enligt önskat gränssnitt, utan att omskola rörelsegrenröret. När rörelse genereras kan den redigeras genom att utföra optimering i utrymmet för rörelsegrenröret. Detta gör det möjligt att införa kinematiska begränsningar, eller omvandla stilen på rörelsen, samtidigt som den redigerade rörelsen förblir naturlig. Som ett resultat kan systemet producera smidiga, högkvalitativa rörelsesekvenser utan någon manuell förbehandling av träningsdata.
Hållen et al. REF ] tillämpade konvolutionella neurala nätverk för att kartlägga rörelsesekvens till en rörelsegrenrör av dold enhet, sedan utföra en optimering för att syntetisera rörelsestil.
A deep learning framework for character motion synthesis and editing
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}