We present an efficient B-spline finite element method (FEM) for cloth simulation. While higher-order FEM has long promised higher accuracy, its adoption in cloth simulators has been limited by its larger computational costs while generating results with similar visual quality. Our contribution is a full algorithmic pipeline that makes cloth simulation using quadratic B-spline surfaces faster than standard linear FEM in practice while consistently improving accuracy and visual fidelity. Using quadratic B-spline basis functions, we obtain a globally $C^1$-continuous displacement field that supports consistent discretization of both membrane and bending energies, effectively reducing locking artifacts and mesh dependence common to linear elements. To close the performance gap, we introduce a reduced integration scheme that separately optimizes quadrature rules for membrane and bending energies, an accelerated Hessian assembly procedure tailored to the spline structure, and an optimized linear solver based on partial factorization. Together, these optimizations make high-order, smooth cloth simulation competitive at scale, yielding an average $2\times$ speedup over highly-optimized linear FEM in our tests. Extensive experiments demonstrate improved accuracy, wrinkle detail, and robustness, including contact-rich scenarios, relative to linear FEM and recent higher-order approaches. Our method enables realistic wrinkling dynamics across a wide range of material parameters and supports practical garment animation, providing a new promising spatial discretization for high-quality cloth simulation.


翻译:本文提出一种用于布料模拟的高效B样条有限元方法。尽管高阶有限元法长期被认为具有更高精度,但其在布料模拟器中的应用受限于计算成本较高且视觉效果提升有限的问题。我们构建了一套完整的算法流程,使得基于二次B样条曲面的布料模拟在实际应用中比标准线性有限元法更快,同时持续提升精度与视觉保真度。通过采用二次B样条基函数,我们获得了全局$C^1$连续的位移场,该位移场支持薄膜能量与弯曲能量的一致离散化,有效减少了线性单元常见的自锁效应与网格依赖性。为弥补性能差距,我们提出了分别针对薄膜能量和弯曲能量优化的降阶积分方案、适配样条结构的加速Hessian矩阵组装流程,以及基于部分分解的优化线性求解器。这些优化措施共同使得高阶光滑布料模拟具备大规模应用竞争力,测试中较高度优化的线性有限元法平均实现$2\times$加速比。大量实验证明,相较于线性有限元法及近期高阶方法,本方法在精度、褶皱细节和鲁棒性(包括密集接触场景)方面均有提升。该方法能在广泛材料参数范围内实现逼真的褶皱动力学,支持实用服装动画制作,为高质量布料模拟提供了具有前景的新型空间离散化方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CMU博士论文】高斯表示的可微渲染和优化,198页pdf
专知会员服务
27+阅读 · 2023年10月5日
详解ORB-SLAM2中的特征均匀提取策略
计算机视觉life
11+阅读 · 2019年10月9日
谷歌EfficientNet缩放模型,PyTorch实现登热榜
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2019年6月4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
0+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
1+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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
美陆军设想无人系统司令部
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:45
【博士论文】已对齐人工智能系统的持久脆弱性
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:52
扭曲还是编造?视频大语言模型幻觉研究综述
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:41
《采用系统思维应对混合战争》125页
专知会员服务
2+阅读 · 今天12:47
战争机器学习:数据生态系统构建(155页)
专知会员服务
6+阅读 · 今天8:10
内省扩散语言模型
专知会员服务
5+阅读 · 4月14日
国外反无人机系统与技术动态
专知会员服务
4+阅读 · 4月14日
相关VIP内容
【CMU博士论文】高斯表示的可微渲染和优化,198页pdf
专知会员服务
27+阅读 · 2023年10月5日
相关基金
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
0+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
1+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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员