Datadrivna modeller av mänskliga poser och mjukvävnadsdeformationer kan ge mycket realistiska resultat, men de modellerar bara den synliga ytan av människokroppen och kan inte skapa huddeformation på grund av interaktioner med miljön. Fysiska simuleringar kan generaliseras till yttre krafter, men deras parametrar är svåra att kontrollera. I den här artikeln presenterar vi en skiktad volymetrisk människokroppsmodell som vi lärt oss av data. Vår modell består av ett datadrivet inre lager och ett fysikbaserat yttre lager. Det inre skiktet drivs med en volymetrisk statistisk kroppsmodell (VSMPL). Det mjuka vävnadsskiktet består av ett tetrahedralt nät som drivs med den finita elementmetoden (FEM). Modellparametrar, nämligen segmenteringen av kroppen i lager och mjukvävnadens elasticitet, lärs direkt från 4D-registreringar av människor som uppvisar mjukvävnadsdeformationer. Den lärda tvålagersmodellen är en realistisk fullkroppsavatar som generaliserar till nya rörelser och yttre krafter. Experiment visar att de resulterande avatarerna ger realistiska resultat på utdragna sekvenser och reagerar på yttre krafter. Dessutom stöder modellen remåling av fysiska egenskaper från en avatar när de delar samma topologi.
Kim och Al. REF kombinerade den fysikbaserade simuleringen och datadriven för att producera realistisk mjukvävnadsanimering.
Data-driven physics for human soft tissue animation
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}