基于学习的群体动画生成技术研究
学习动画制作的基本原理和技术
学习动画制作的基本原理和技术动画制作是一门富有创造力和技术性的艺术形式，它通过一系列的连续图像展示给观众，呈现出一种运动的效果。
在现代科技的支持下，动画制作已经成为一种广泛使用的媒介，涵盖了影视、游戏、广告等各个领域。
本文将介绍学习动画制作的基本原理和技术，帮助读者深入了解动画的制作过程和要点。
1. 动画制作的基本原理动画制作基于视觉暂留原理，即人眼在连续观看一系列静态图像时，会由于视觉暂留效应而产生错觉，认为这些图像是在运动。
因此，要制作出流畅的动画效果，需要在一定时间内展示足够多的图像。
动画的基本原理包括：关键帧、补间动画和插值。
1.1 关键帧关键帧是制作动画过程中的重要概念。
它指的是动画中的关键时刻，即图像的起点和终点。
在关键帧上，动画师需要绘制出完整而详细的图像，以确保动画的连续性和流畅性。
关键帧之间的过渡通过补间动画和插值来完成。
1.2 补间动画补间动画是指在关键帧之间的过渡动画，通过对关键帧之间的图像进行补充和变形，以呈现出一种平滑的动画效果。
补间动画可以通过不同的方式完成，包括位移、缩放、旋转、淡入淡出等。
动画师需要根据具体场景和需求，选择最适合的补间动画效果。
1.3 插值插值是补间动画的一种技术手段，用于计算关键帧之间的图像变化。
常用的插值方法包括线性插值、贝塞尔曲线插值和样条插值。
插值可以使得图像在关键帧之间的过渡更加自然，避免了突兀的跳跃感。
2. 动画制作的基本技术除了了解动画制作的原理，掌握一些基本的技术也是非常重要的。
下面将介绍几种常用的动画制作技术。
2.1 传统手绘动画传统手绘动画是一种最基本也是最经典的动画制作技术。
它通过手工绘制每一帧图像，在连续播放的时候呈现出流畅的动画效果。
虽然传统手绘动画的制作过程繁琐，但它能够帮助动画师培养对细节的把握和观察力。
2.2 3D建模和动画随着计算机技术的发展，3D动画在现代动画制作中起到了越来越重要的作用。
通过将虚拟三维模型建立起来，并在其上进行材质、光照、动作等设置，可以创造出逼真的动画效果。
研究性学习活动.中学生对日本动漫喜爱程度的调查
XXXX研究性学习活动调查报告中学生对日本动漫喜爱程度的探究报告高2010级07班第8课题研究小组XXX XX XX XXX XXX XXX XXX指导教师：XXX XXX时间：2011年4月1日前言“动漫”一词在1998年以前在中国大陆并没有出现这个统一的概念，2者是分立而互有联系。
此词的出现和推广，源于在98年全中国第一家首先拔地而起的动漫咨讯杂志《动漫时代（ANIMECOMICTIME）》，因此“动漫”一词才得以出现并慢慢深入人心成为全中国动漫迷常用的词汇和动画与漫画的总称。
在其他语言相当少用。
随着现代传媒技术的发展，动画（animation或anime）和漫画（comics，manga；特别是故事性漫画）之间联系日趋紧密，两者常被合而为一称为“动漫”。
惯用说法有“动漫爱好者”、“动漫展览会”、“动漫产业”等等。
中国大陆还有以“动漫志”为名的杂志，把这个新生词推广到整个社会，尤其在青少年中甚为常用。
在日本、大中华等许多地方，日本动漫十分流行，并逐渐成为了一种文化时尚，故以中文提及“动漫”时多指日本动漫或日式动漫。
Manga为日语“漫画”的英语译音，现在manga本身也涵盖漫画产业的意思。
另外，英文词cartoon的中文音译“卡通”，也是漫画与动画的合称，但有时常被用来特指美国动画等等。
大概从20世纪90年代开始，日本的漫画慢慢地在中国传播开来，很多小学生、中学生和大学生都看过很多日本动漫。
随着动漫画的进入，中国的青少年开始介入一个动漫画时代。
同时，在视觉文化的逐步强势过程中间，“读图时代”开始主宰平民化的阅读领域。
随着这个领域范围的不断扩大，日本动漫画可以说已经登上了中国动漫市场的首席。
长期以来，它以其独特的魅左右着中国不同年龄动漫迷们的视线。
为什么日本漫画会那么流行呢？本次研究性学习活动就让我们来研究一下为何日本动漫如此受中学生喜爱。
本次研究目的：1）通过对学生、家长对日本动漫的态度的调查，图书查阅、问卷调查，以及上网咨询查阅资料等手段，总结人们对于日本动漫的态度，并自我反省自己是否也存在调查所反映出来的问题，自我反省并改正，端正对待日本动漫的态度。
基于机器学习的影视动画特效设计与实现
基于机器学习的影视动画特效设计与实现影视动画特效在现代电影制作中起着至关重要的作用。
通过运用机器学习技术，可以提高对影视动画特效的设计与实现。
本文将会探讨基于机器学习的影视动画特效的设计与实现，并提供一些实际应用案例。
一、机器学习在影视动画特效中的应用1. 机器学习在特效素材生成方面的应用通过机器学习技术，可以使用大量真实影像数据作为输入，训练神经网络模型，生成逼真的特效素材。
例如，使用生成对抗网络（GAN）可以生成水、火、烟雾等特效素材，将其应用于影视动画中，使得特效更加真实、细致。
2. 机器学习在动画物理模拟方面的应用影视动画中经常需要对物体的运动和碰撞进行模拟，以达到更好的效果。
机器学习技术可以帮助建立物理模拟模型，通过学习大量真实影像数据，优化模型参数，从而实现更加准确、逼真的动画物理模拟。
3. 机器学习在角色动画生成方面的应用使用机器学习技术可以从大量真实影像数据中学习角色的运动规律和特征，然后将这些规律和特征应用于角色动画生成中。
这种方法可以减少动画师的工作量，并且生成的动画更加真实、流畅。
二、基于机器学习的影视动画特效设计与实现的案例分析1. 特效素材生成案例：水、火、烟雾特效通过训练生成对抗网络（GAN），可以生成逼真的水、火、烟雾等特效素材。
例如，在电影《流浪地球》中，使用机器学习技术生成了逼真的火焰特效，使得电影中的火灾场景更加真实恐怖。
2. 动画物理模拟案例：角色跑动和跳跃通过机器学习技术建立物理模拟模型，可以实现角色跑动和跳跃的动画。
例如，在游戏《刺客信条》中，使用机器学习技术生成了角色跑动和跳跃的动画，使得角色的动作更加自然、流畅。
3. 角色动画生成案例：面部表情和肢体动作通过学习大量真实影像数据，可以生成角色的面部表情和肢体动作。
例如，在动画电影《冰雪奇缘》中，使用机器学习技术生成了角色的面部表情和肢体动作，使得角色更加生动、有表情。
三、基于机器学习的影视动画特效设计与实现的优势与挑战1. 优势：a. 提高特效素材生成的效率和质量，节省时间和成本；b. 实现更加真实、逼真的动画物理模拟；c. 生成更加流畅、自然的角色动画；d. 减少动画师的工作量，提高生产效率。
动画技术在教育领域中的应用研究
动画技术在教育领域中的应用研究动画技术是一种以图像化的方式呈现内容的艺术表达形式，它通过连续播放一系列静态图像的方式，创造出一种动态的视觉效果。
在如今的数字化时代，动画已经广泛应用于各个领域，包括广告、娱乐、电影等。
除了这些常见的应用领域，动画技术在教育领域中也有着重要的应用价值，并为学生提供了更加生动、趣味、互动的学习体验。
首先，动画技术在教育领域中的应用可以提供更直观和生动的学习材料。
传统的教学方式通常是通过文字和图表来呈现教材内容，但这种方式往往难以吸引学生的注意力和提供足够的信息。
而通过动画呈现教材内容，可以将抽象和复杂的概念以具象化的方式展现给学生，使他们更容易理解和记忆。
例如，在生物学课堂上，教师可以通过动画展示细胞的结构和功能，让学生更好地理解和记忆。
其次，动画技术在教育领域中的应用可以提高学生的学习兴趣和参与度。
传统的课堂教学往往是被动的，学生只需要坐在座位上听讲。
而通过使用动画，教师可以创造更加互动和参与的学习环境，激发学生的学习兴趣。
例如，在历史课上，教师可以使用动画重现历史事件，让学生身临其境地感受历史的风云人物和重大事件，从而提高学生的学习积极性和主动性。
第三，动画技术在教育领域中的应用可以帮助学生培养创造力和解决问题的能力。
在动画制作的过程中，学生需要思考情节、设计角色和场景，并找到解决问题的办法。
这种创造性思维和问题解决的能力对学生在现实生活中的学习和工作都具有重要的意义。
通过动画制作，学生可以锻炼这些能力，并将其运用到其他学科和实际生活中。
此外，动画技术还可以提供个性化的学习体验。
每个学生都有自己的学习节奏和方式，在传统的课堂教学中，很难满足每个学生的需求。
而通过使用动画，教师可以根据学生的不同需求和兴趣，提供个性化的学习内容和方式。
例如，教师可以根据学生的不同水平和学习目标，设计不同难度和风格的动画教材，让每个学生都能够根据自己的能力和兴趣进行学习。
然而，动画技术在教育领域中的应用也面临着一些挑战。
计算机视觉与机器学习技术应用于三维人体动画中的效果研究
技 术 的推广还存在 一定 的 阻碍 。下面 为
比较常见的两种 捕捉 技术 ：
一
种是 根据视 觉 的方法 演变 出的运
动捕捉技术 ， 也就是通 过视 觉的方法对物
体运动 时的参数进行提取 ， 通过一定的分 析 步骤达 到制作 动画 的效果 。还有 一种
项技术 已经可 以完成人物表情 的模拟 ， 这
播 放 的序 列 。
光 学运 动捕捉 系统是现 代计 算机 动
体现在三维人体动 画方面 ， 不仅 可 以精 确
地捕捉到数据和人体动态 的画面 ， 还可 以
画领域 应用最为广 泛 的技 术 ， 美 国、 英国
等很 多的国家都 已经运用这一技术 ， 中国 也随之研究 出了成本较低 的体 系， 这 类系 统可 以 自动将 反光标记 贴在 需要记 录其 形 态的物体 上 ， 再 利用 高倍 、 多角度 的摄
业。现在 的数 字媒体 处理 技术 已经 日渐
作本质上也属于一种 多媒体数据处理 ， 在
对 多媒 体数据 进行分 析 的时候需要 不断 深入研 究这项技术。 ３ ． 运动数据重组技术 运 动数据 的重 组技术是 指将捕 捉到 的人体信 息采用 另一种排 列方 式将其 重
新排列， 从 而 达 到 预 期 的效 果 。这 种 重 组
结语
笔者 介绍 了计 算机 视 觉技 术和 机器
学习技术 的特 点， 以及在 三维人体 动画中 的应用 。三维人体 动 画涉及 的计算机技
术 比较广 泛 ， 具有 多样 化 的特 点 ， 现在 动 画领 域 已经成 为 多种领域 和技 术交 叉合 作的新兴领 域。从制作动画本身来看 ， 这
随着社会经济 的不 断发展 ， 我 国也顺
基于深度学习的动作捕捉与角色动画应用研究
基于深度学习的动作捕捉与角色动画应用研究摘要：动作捕捉与角色动画技术在游戏开发、电影制作和虚拟现实等领域拥有广阔的应用前景。
然而，传统的动作捕捉方法面临着一些限制，如设备成本高昂、传感器位置限制和数据后处理复杂等。
基于深度学习的动作捕捉技术正逐渐成为一种更具有潜力且成本更低的解决方案。
本文将探讨基于深度学习的动作捕捉与角色动画应用的研究进展，并分析了其存在的挑战和未来发展方向。
一、引言动作捕捉与角色动画技术能够将现实世界中的人类动作转换为虚拟角色的动作，在游戏开发、电影制作和虚拟现实等领域扮演着关键的角色。
传统的动作捕捉方法主要依赖于惯性测量单元(IMU)、光电检测和机械臂等传感器装置。
然而，这些传统方法面临着一些限制，如设备成本高昂、传感器位置限制和数据后处理复杂，限制了其在实际应用中的推广。
二、基于深度学习的动作捕捉技术基于深度学习的动作捕捉技术是近年来的研究热点之一。
通过深度学习算法，可以从RGB图像或深度图像中直接推断出人物的姿势和动作信息，无需额外的传感器。
这种方法不仅节省了成本，还能够解决传统方法中的位置限制和后处理复杂的问题。
基于深度学习的动作捕捉技术可以分为单人动作捕捉和多人动作捕捉两个方面。
1. 单人动作捕捉单人动作捕捉是指从单个人物的图像或视频中估计其姿势和运动信息。
目前，基于深度学习的方法已经在单人动作捕捉领域取得了显著的成果。
例如，一些研究利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结构，将图像序列映射到对应的动作空间。
这些方法不仅能够准确地重建人物的姿势和运动，还能够从单个图像中捕捉到更精细的细节。
2. 多人动作捕捉多人动作捕捉是指从多个人物的图像或视频中同时估计其姿势和运动信息。
由于多人之间存在交叉和遮挡的情况，多人动作捕捉是一个更具挑战性的任务。
然而，一些应用基于深度学习的方法已经开始在多人动作捕捉领域取得了一些初步的进展。
例如，一些研究利用图神经网络(GNN)和时空注意力机制来推断多个人物的姿势和互动信息。
关于mg动画的研究方法
关于mg动画的研究方法关于MG动画的研究方法MG动画一直是动画行业中备受关注的领域，它以爆炸性的音效、逼真的图像和精湛的技巧吸引了众多粉丝。
要想掌握这门技术，我们需要先了解它的基础，并且有一套科学的研究方法。
1. 学习基础知识MG动画是基于计算机图形学和动画学理论的产物。
学习这门技术需要具备相关的基础知识，包括三维建模、摄影和视觉艺术等方面的知识。
只有掌握了这些基础知识，我们才能更好地理解MG动画的制作过程，把握好每个细节。
2. 观察优秀作品在学习MG动画制作技术的同时，观察优秀作品也是非常重要的环节。
我们可以从作品中获取到很多灵感和技巧，了解制作过程中的各种技术细节，深入了解MG动画制作的流程。
同时，我们也可以从杰出的作品中发掘出制作中可能会出现的问题以及解决方法。
3. 运用新技术随着科技的不断进步，MG动画制作技术也在不断更新换代。
因此，我们需要积极地关注和运用新技术。
例如，虚幻引擎和Maya等软件近年来得到广泛应用，这些软件可以提供更加先进的建模、贴图、动画细节等方面的功能，有助于我们打造更加完美的MG动画作品。
4. 实践动手学习和研究只是为了更好地实践。
在掌握了足够的基础知识和技术之后，我们就需要动手实践，将所学的知识转化成实际的作品中。
在实践MG动画制作的过程中，不断地修正和改进作品，找出可能存在的不足和错误，从而不断提高自己的制作水平。
5. 学会技术创新在MG动画制作的过程中，我们也需要学会技术创新。
只有不断地尝试新的制作方法和技巧，才能够从众多的制作困难中脱颖而出，赢得更多的机会。
总之，MG动画制作是一门充满兴趣和挑战的技术，只有精通了其制作方法和技巧，才能够打造出更加优秀的作品。
通过学习基础知识、观察优秀作品、运用新技术、实践动手和学会技术创新等方法，我们可以更好地掌握MG动画的制作技巧，激发出无限创意，创作出精品佳作。
动画制作学习总结
动画制作学习总结在研究动画制作的过程中，我学到了许多有关动画制作的基本概念和技巧。
以下是我学到的一些重要的观点和心得体会：1. 动画基础知识研究动画制作的第一步是掌握一些基本概念和术语。
我研究了动画的基本原理，例如关键帧动画、补间动画和逐帧动画的区别。
我了解了如何使用时间轴来控制动画的帧速率和持续时间。
此外，我还学会了使用动作路径和曲线编辑器来创建更流畅的动画效果。
2. 角色设计和动画原理在制作动画时，角色设计非常重要。
我研究了如何设计和绘制角色，以及如何给角色赋予生动的特征和个性。
我还学会了运用动画原理来使角色更具表现力和吸引力，例如重心、振动和延迟等。
3. 动画软件和工具的使用研究动画制作时，了解和熟练掌握使用动画软件和工具是必不可少的。
我研究了一些常用的动画软件，例如Adobe Animate和Toon Boom Harmony，并学会了使用它们来制作动画。
我也研究了如何使用绘图工具、分层和透明度等功能来创建复杂的动画效果。
4. 动画制作的工作流程研究动画制作也需要了解整个制作过程的工作流程。
我学到了如何规划和组织动画项目，并学会了制作故事板和动画蓝图来指导制作的每个步骤。
研究了解制作过程可以帮助我更好地计划和执行我的动画项目。
5. 实践和反馈研究动画制作需要不断实践和接受反馈。
我尽量多制作动画项目，并与他人分享和讨论我的作品。
从反馈中我可以得到改进的建议和意见，进一步提高我的动画制作技巧和效果。
以上是我在研究动画制作过程中的一些总结和心得。
通过研究动画基础知识、角色设计和动画原理，熟练使用动画软件和工具，熟悉动画制作的工作流程，并不断实践和接受反馈，我相信可以成为一名更出色的动画制作人。
人工智能领域神经网络模型的构建和训练方面50个课题名称
人工智能领域神经网络模型的构建和训练方面50个课题名称1. 基于深度学习的图像分类算法研究与优化2. 使用循环神经网络的语音识别系统设计与优化3. 基于深度强化学习的自动驾驶系统开发4. 使用卷积神经网络进行目标检测与跟踪5. 基于深度学习的自然语言处理算法研究与应用6. 使用生成对抗网络进行图像生成与编辑7. 基于深度学习的医学图像分析与诊断系统设计8. 使用递归神经网络进行时序数据预测与建模9. 基于深度学习的推荐系统优化与个性化推荐10. 使用深度学习进行情感分析与情绪识别11. 基于深度学习的视频内容理解与分析算法研究12. 使用自注意力机制的机器翻译模型设计与优化13. 基于深度学习的大规模图像搜索与匹配系统开发14. 使用注意力机制的问答系统研究与开发15. 基于深度学习的异常检测与故障诊断模型构建16. 使用卷积神经网络进行医学影像分割与分析17. 基于深度学习的股票价格预测与量化交易模型设计18. 使用循环神经网络进行文本生成与创作19. 基于深度学习的人脸识别与表情分析技术研究20. 使用生成对抗网络进行图像风格迁移与协同设计21. 基于深度学习的音乐生成与合成技术研究22. 使用自注意力机制的文本摘要与推荐系统开发23. 基于深度学习的智能助手系统设计与优化24. 使用卷积神经网络进行文本分类与情感分析25. 基于深度学习的航空器性能优化与控制系统设计26. 使用递归神经网络进行自然语言理解与对话系统开发27. 基于深度学习的音频信号处理与音乐合成技术研究28. 使用生成对抗网络进行视频生成与增强现实应用29. 基于深度学习的虚拟人物角色生成与动画技术研究30. 使用卷积神经网络进行医学图像恶性肿瘤预测31. 基于深度学习的机器人视觉感知与导航系统设计32. 使用循环神经网络进行人体动作识别与运动分析33. 基于深度学习的图像超分辨率重建与细节提取操34. 使用自注意力机制的多媒体信息检索与推荐研究35. 基于深度学习的人脸表情生成与变换技术研究36. 使用卷积神经网络进行工业缺陷检测与质量控制37. 基于深度学习的图像语义分割与场景理解技术研究38. 使用循环神经网络进行音乐生成与和谐编排39. 基于深度学习的自然语言处理技术在智能客服中的应用40. 使用生成对抗网络进行图像修复与增强41. 基于深度学习的情感识别与用户行为预测模型设计42. 使用卷积神经网络进行人体姿态估计与运动捕捉43. 基于深度学习的视觉注意力模型研究与应用44. 使用递归神经网络进行药物发现与分子设计45. 基于深度学习的金融风险预测与投资决策模型构建46. 使用自注意力机制的自然语言推理与问答技术研究47. 基于深度学习的视频人脸识别与跟踪系统开发48. 使用卷积神经网络进行遥感图像解析与地物分类49. 基于深度学习的大规模社交媒体数据分析与挖掘50. 使用生成对抗网络进行语音合成与语音转换技术研究。
基于深度学习的人脸动画合成技术研究与实现
基于深度学习的人脸动画合成技术研究与实现人脸动画合成技术是一种利用计算机图形学和机器学习的方法，将静态的人脸图片转化为动画效果，并且能够自然地表现出面部表情和肢体动作。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸动画合成技术也取得了长足的进步。
本文将详细介绍基于深度学习的人脸动画合成技术的研究与实现。
首先，基于深度学习的人脸动画合成技术主要包括两个方面的内容：人脸关键点定位和表情迁移。
人脸关键点定位是指通过算法自动检测和定位人脸的重要特征点，如眼睛、嘴巴、眉毛等，以及定位人脸的整体位置和角度。
表情迁移是指将一个人的表情特征转移到另一个人的人脸图像上，使其呈现出相似的表情。
在人脸关键点定位方面，深度学习模型是目前最流行和有效的方法之一。
常用的模型包括卷积神经网络(CNN)和人工神经网络(ANN)。
这些模型能够学习到人脸特征的高级表示，并且在大规模数据集上进行训练，从而提高关键点定位的准确度。
此外，还有一些优化算法用于改进模型的性能，如形状约束、局部特征匹配等。
通过这些技术的结合，可以实现准确且鲁棒的人脸关键点定位。
在表情迁移方面，深度学习模型也被广泛应用。
其中，生成对抗网络(GAN)是一种常用的模型。
它由一个生成器和一个判别器组成，生成器负责生成目标人脸图像，判别器负责判断生成的图像是否与真实图像相似。
通过不断迭代训练，生成器逐渐学习到如何生成与原始人脸图像相似的表情特征，以实现表情迁移。
由于人脸动画合成涉及到面部表情的细微变化和精确的时序控制，因此也需要考虑到姿态估计等因素。
对于姿态估计，可以使用深度学习模型，通过学习大量的姿态数据进行训练，以预测人脸的姿态信息，进而更准确地实现人脸动画合成。
此外，为了提高人脸动画合成的效果，还可以结合其他技术，如传统的图像处理算法和渲染方法。
例如，可以使用三维形变模型来捕捉人脸的形状变化，并将其应用于人脸动画合成过程中。
同时，针对光照和纹理等方面的细节，可以使用渲染算法来增强合成的真实感。
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第15卷 第6期2010年6月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .15,No .6June,2010基金项目:国家高科技研究发展计划(863)项目(2009AA01Z335)收稿日期:2009206201;改回日期:2009208202第一作者简介:魏迎梅(1972— ),女。
副教授。
2000年于国防科技大学获计算机科学与技术专业博士学位。
研究方向为多媒体信息系统与虚拟现实。
E 2mail:weiying mei@nudt .edu .cn基于学习的群体动画生成技术研究魏迎梅瞿 师吴玲达(国防科技大学信息系统与管理学院,长沙 410073)摘 要 为了降低群体动画中生成大量自然而又相似的人体运动的难度和复杂性,研究了一种基于学习的群体动画生成技术。
该技术首先通过建立基于高斯过程隐变量模型和隐空间动态模型的运动姿势学习模型,将高维运动姿势映射到低维隐空间中,并在低维隐空间对相邻姿势的动态演化进行建模;然后通过对已有运动数据的学习来获得组成该运动的姿势的概率分布,再通过隐空间中的动态预测和Hybrid Monte Carl o 采样来得到符合给定概率分布的隐轨迹;最后通过姿势重构来得到与原运动非常相似但又不同的一系列自然的运动,以产生群体动画,从而避开了传统的基于几何和物理约束的逆运动方法固有的困难和复杂性。
关键词 机器学习 群体动画 高斯过程隐变量模型 高斯动态模型中图法分类号:TP391.9 TP391.41 文献标志码:A 文章编号:100628961(2010)062971207Group An i m a ti on s Ba sed on M ach i n e L earn i n gW E I Ying mei,QU Shi,WU L ingda(School of Infor m ation Syste m and M anage m ent,N ational U niversity of D efense Technology,Changsha 410073)Abstract A gr oup ani m ati on generati on method based on machine learning was p r oposed in order t o reduce the comp lexity of generating mass of si m ilar but different natural hu man moti ons in gr oup ani m ati ons .There are t w o models .Poses learning model was built based on Gaussian p r ocess latent variable model t o characterize a s pecific moti on and dyna m ic model was built in latent s pace t o characterize the dyna m ic evolving p r ocess of neighboring poses in latent s pace .These models can be rep resented as p r obability distributi on over all poses composing the moti on by learning fr om existing moti on data .Dynam ic p redicti on can be made in latent s pace for giving initial state,then hundreds of latent traject ories by Hybrid Monte Carl o sa mp ling according t o given p r obability distributi on can be obtained .Gr oup ani m ati ons can be i m p le mented by generating a series of si m ilar but different natural moti ons reconstructed fr om these latent traject ories,thereby avoid the difficulty and comp lexity of calculating geometric relati onshi p and physical constrains in inverse kine matics .Keywords machine learning,gr oup ani m ati on,Gaussian p r ocess latent variable model,Gaussian p r ocess dyna m ic model0 引 言群体动画一直是计算机动画中的难点问题,特别是由人形角色组成的群体的运动生成,它不仅需要生成自然合理的人体运动,而且需要生成若干个相似但又不相同的运动。
对于角色动画生成而言,比较有效的方法是逆运动(I nverse kine matic )方法。
其本质是从一组约束中计算合理的人体姿势,尽管其计算的工作是由计算机完成的,但它存在着固定的不确定性,例如,用户可指定一个角色的手脚位置,但对于复杂的人体运动链而言,有许多可能的姿势都满足这些约束,而且有些姿势看起来是不太协调不太像的姿势。
但是,如果想使逆运动的解唯一,并且能确定出最像最协调的姿势,那么就需要指定更多的约束,这无论对用户还是对系统来说都是非常困难的,其根源在于用简单的生物力学难以解释复杂的人体姿势[1],而972 中国图象图形学报第15卷对于群体动画而言,即使已生成了一段合理的人体运动,而当需要生成若干个与之相似但又不相同的运动时,问题则变得更加复杂。
如果在原始运动数据上直接编辑,就存在着局部修改与整体协调性之间的关系问题,如果从改变约束入手,则又回到了逆运动固有的问题复杂性上。
近年来,统计学习模型的发展,使其能够较好地描述复杂高维数据的空间分布,统计学习在诸多领域的应用为人们提供了一条新的思路[224],人们不再考虑寻找描述人体运动的参数或约束,而是基于运动捕获数据或已得到认可的动画数据库,通过计算机自动学习某类运动的姿势的似然来将新运动生成问题转化为根据用户给定的新约束、在姿势空间中寻找最像的姿势的问题。
1 3维角色运动关节模型由于3维角色模型是一个复杂的三角网格模型,而对运动起决定性作用的,则是关节的位置及自由度,因此需要为3维角色建立关节模型,以刻画角色的运动姿势。
在关节模型中,人体可以看作是通过关节顺次连接而成的一系列开式运动链,并形成树的结构。
每一层关节的位置是由其自身的自由度(DOF)和它的上一层的关节位置决定的。
每个关节都有描述其运动能力的自由度,一般为1～3个,称为关节变量。
在具有d个自由度的运动链中,d个关节变量决定了人体的一个运动状态(称为姿势)。
人体动画则是由连续变化的d个关节变量所决定的。
本文采用的运动关节模型是在美国Carnegie Mell on大学mocap人体运动捕获数据库中人体关节模型基础上,去掉了与整体运动影响不大的手部和脚部几个关节而得到的(如图1所示),共有50个自由度。
其中根结点有6个自由度,表示全局位置(3DOF)和方向(3DOF),通过相邻姿势的根结点全局位置相减,即可得到3个全局平移速度。
这样,就可以用一个由根节点的全局方向角和平移速度以及各关节角组成的向量y来表示3维姿势,为了后续处理的方便,应该将每个姿势向量减去均值,而一个运动则可由m 个姿势向量组成的m×d维矩阵表示,m为采样的运动帧数,d为姿势向量的维度,即d=50。
在实际应用中,还可以根据对运动细节的要求程度,去掉一些不太敏感的关节及自由度,以减少姿势向量的维数。
图1 人体运动关节模型Fig.1 The DOFs f or the hu man model2 基于学习的群体动画生成本文的目的是从已有运动数据中来学习获得对组成该运动的姿势空间的描述,即对所有可能的正确的姿势的似然建模,以便得到对一个姿势的理想程度的度量。
2.1 问题描述由于姿势向量是高维的,因此直接在高维空间中获得所有有效姿势的概率分布是非常困难的,而对于组成一个运动的每个姿势来说,各自由度之间却存在着很大的相关性,即组成某个运动的所有姿势常常聚集在某个维数较低的子空间中,因此可以考虑对高维的姿势观察空间进行降维,用低维隐空间来更直观地表示组成该运动的所有姿势的似然。
最经典的降维方法是主成分分析(PCA),其基本思想是借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量,但由于主成分分析方法只是通过简单地丢弃主子空间以外的信息来达到降维的目的,故缺乏概率模型的描述,而且PCA方法从观察空间到主子空间完全是线性映射,不足以描述复杂的人体运动空间。
考虑到人体运动的复杂性,从高维观测空间到低维隐空间的映射必定是非线性的,而且由于组成的姿势的数目是不定的,因此本文用非线性的高斯过程隐变量模型(GP LVM)[3]来构建运动姿势学习第6期魏迎梅等:基于学习的群体动画生成技术研究973 模型;由于人体运动的时序性,还需要在隐空间中对人体运动进行动态性建模,考虑到大多数运动可由速度和加速度来刻画,因此可在隐状态上放置两阶马尔可夫链,即用另一个高斯过程来对隐空间中相邻隐状态的进化过程进行建模,以构建高斯动态模型(GP DM)[5]。
这样就可以用得到的低维隐空间(2维或3维)中的轨迹来描述高维空间中的运动,隐空间中相邻的点在观测空间中也是相似的,其得到的隐轨迹越光滑,则模型的学习能力就越强。
假设在d维的观测空间(具有d个自由度的姿势空间)中,有一m帧的角色动画序列,记作m×d大小的矩阵Y,矩阵Y即为训练数据集,其每一行(yt)表示一个姿势向量(用于刻画动画的每一帧),其中t为时间索引,每一列表示一个给定的DOF的轨迹。
假设存在一个q维的隐空间(q<d),则观察空间中的每一个姿势状态yt都在隐空间中存在一个对应的隐状态xt,x t由前两个时间阶的隐状态x t-1和xt-2进化而来,这样就存在以下两个映射:h:x t=jb jψj(x t-1,x t-2)+n x,t(1)g:y t=ia i<i(x t)+n y,t(2)其中,h为隐空间中从前两个隐状态xt-1,x t-2到下一隐状态xt 的映射,其参数为B=[b1,b2,…]T,g为从隐空间到观察空间的映射,其参数为A=[a1, a2,…]T;ψi和<j为非线性基函数,n x,t和n y,t分别是具有零均值等方性的高斯噪音。