In this work, we show that exploiting additional variables in a mixed finite element formulation of deformation leads to an efficient physics-based character skinning algorithm. Taking as input, a user-defined rig, we show how to efficiently compute deformations of the character mesh which respect artist-supplied handle positions and orientations, but without requiring complicated constraints on the physics solver, which can cause poor performance. Rather we demonstrate an efficient, user controllable skinning pipeline that can generate compelling character deformations, using a variety of physics material models.


翻译:本文提出,通过在变形的混合有限元公式中引入额外变量,可构建一种高效的基于物理的角色蒙皮算法。该算法以用户定义的骨架为输入,能够高效计算角色网格的变形,在满足美术人员指定的控制点位置与朝向的同时,无需对物理求解器施加复杂约束——此类约束常导致性能下降。我们展示了一套高效且用户可控的蒙皮流程,该流程可基于多种物理材质模型,生成具有视觉表现力的角色变形效果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Performance:International Symposium on Computer Performance Modeling, Measurements and Evaluation。 Explanation:计算机性能建模、测量和评估国际研讨会。 Publisher:ACM。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/performance/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
47+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
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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年9月30日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
VIP会员
最新内容
2026年美空军协会会议上的无人机系统趋势
专知会员服务
4+阅读 · 9月28日
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
11+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
9+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
7+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
12+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
15+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
6+阅读 · 9月21日
相关VIP内容
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
47+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
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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员