論文の概要: A Deep Emulator for Secondary Motion of 3D Characters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01261v2
• Date: Wed, 3 Mar 2021 06:35:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 12:25:36.779757
• Title: A Deep Emulator for Secondary Motion of 3D Characters
• Title（参考訳）: 3d文字の二次動作のための深いエミュレータ
• Authors: Mianlun Zheng, Yi Zhou, Duygu Ceylan, Jernej Barbic
• Abstract要約: 本稿では,3次元キャラクタのスキンアニメーションを鮮明な二次動作効果で強化する学習的アプローチを提案する。 文字シミュレーションメッシュの各局所パッチを符号化するニューラルネットワークを設計する。 ネットワークは局所的な手法であるため,テスト時に任意の形状の3Dキャラクタメッシュに一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.308088194689415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast and light-weight methods for animating 3D characters are desirable in various applications such as computer games. We present a learning-based approach to enhance skinning-based animations of 3D characters with vivid secondary motion effects. We design a neural network that encodes each local patch of a character simulation mesh where the edges implicitly encode the internal forces between the neighboring vertices. The network emulates the ordinary differential equations of the character dynamics, predicting new vertex positions from the current accelerations, velocities and positions. Being a local method, our network is independent of the mesh topology and generalizes to arbitrarily shaped 3D character meshes at test time. We further represent per-vertex constraints and material properties such as stiffness, enabling us to easily adjust the dynamics in different parts of the mesh. We evaluate our method on various character meshes and complex motion sequences. Our method can be over 30 times more efficient than ground-truth physically based simulation, and outperforms alternative solutions that provide fast approximations.
• Abstract（参考訳）: 3Dキャラクタをアニメーションする高速で軽量な手法は、コンピュータゲームなどの様々なアプリケーションで好まれる。 本稿では,3次元キャラクタのスキンアニメーションを鮮明な二次動作効果で強化する学習的アプローチを提案する。 エッジが隣接する頂点間の内部力を暗黙的にエンコードするキャラクタシミュレーションメッシュの各局所パッチを符号化するニューラルネットワークを設計する。 ネットワークはキャラクタダイナミクスの通常の微分方程式をエミュレートし、現在の加速度、速度、位置から新しい頂点位置を予測する。 ローカルな方法であるため、ネットワークはメッシュトポロジーから独立しており、テスト時に任意に形状の3D文字メッシュに一般化します。 さらに、頂点あたりの制約や剛性などの材料特性を表現し、メッシュの異なる部分のダイナミクスを容易に調整できるようにします。 本手法を各種の文字メッシュと複雑な動作シーケンスで評価する。 提案手法は, 地上構造に基づく物理シミュレーションの30倍以上の効率で, 高速近似を行う代替解よりも優れる。

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