Skinning is a popular way to rig and deform characters for animation, to compute reduced-order simulations, and to define features for geometry processing. Methods built on skinning rely on weight functions that distribute the influence of each degree of freedom across the mesh. Automatic skinning methods generate these weight functions with minimal user input, usually by solving a variational problem on a mesh whose boundary is the skinned surface. This formulation necessitates tetrahedralizing the volume inside the surface, which brings with it meshing artifacts, the possibility of tetrahedralization failure, and the impossibility of generating weights for surfaces that are not closed. We introduce a mesh-free and robust automatic skinning method that generates high-quality skinning weights comparable to the current state of the art without volumetric meshes. Our method reliably works even on open surfaces and triangle soups where current methods fail. We achieve this through the use of a Lagrangian representation for skinning weights, which circumvents the need for finite elements while optimizing the biharmonic energy.


翻译:蒙皮是动画中角色绑定与变形、计算降阶仿真以及定义几何处理特征的常用方法。基于蒙皮的方法依赖于权重函数,这些函数将每个自由度的影响分布到网格上。自动蒙皮方法通过最小化用户输入来生成这些权重函数,通常通过求解一个变分问题实现,该问题的定义域是以蒙皮表面为边界的网格。这种表述需要对表面内部的体积进行四面体剖分,这会带来网格伪影、四面体剖分失败的可能性,并且无法为非封闭表面生成权重。我们提出了一种无需网格且鲁棒的自动蒙皮方法,该方法无需体网格即可生成与当前最优技术相媲美的高质量蒙皮权重。即使在当前方法失效的开放表面和三角面片集上,我们的方法也能可靠工作。我们通过采用拉格朗日表示法描述蒙皮权重来实现这一目标,从而在优化双调和能量的同时规避了对有限元的需求。

0
下载
关闭预览

相关内容

Surface 是微软公司( Microsoft)旗下一系列使用 Windows 10(早期为 Windows 8.X)操作系统的电脑产品,目前有 Surface、Surface Pro 和 Surface Book 三个系列。 2012 年 6 月 18 日,初代 Surface Pro/RT 由时任微软 CEO 史蒂夫·鲍尔默发布于在洛杉矶举行的记者会,2012 年 10 月 26 日上市销售。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月15日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月12日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月11日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
The Matrix Calculus You Need For Deep Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年7月2日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
最新内容
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:30
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:43
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:26
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:12
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
7+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
17+阅读 · 6月2日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月15日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月12日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月11日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
The Matrix Calculus You Need For Deep Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年7月2日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员