論文の概要: SMPL-IK: Learned Morphology-Aware Inverse Kinematics for AI Driven
Artistic Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08274v1
- Date: Tue, 16 Aug 2022 14:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-18 13:33:37.780000
- Title: SMPL-IK: Learned Morphology-Aware Inverse Kinematics for AI Driven
Artistic Workflows
- Title(参考訳): SMPL-IK:AI駆動型アートワークフローのための形態認識逆キネマティクス
- Authors: Vikram Voleti, Boris N. Oreshkin, Florent Bocquelet, F\'elix G.
Harvey, Louis-Simon M\'enard, Christopher Pal
- Abstract要約: 我々は、Skinned Multi-Person Linear Model (SMPL) で動作する最先端の機械学習 IK ソルバを拡張した。
リアルタイム3Dソフトウェアに統合されると、この拡張システムは、新しいAI支援アニメーションを定義する機会を開く。
例えば、ポーズのオーサリングはSMPL-IKでより柔軟にでき、ユーザーはキャラクターをポーズしながら性別や体型を変更できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.574645423576932
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Inverse Kinematics (IK) systems are often rigid with respect to their input
character, thus requiring user intervention to be adapted to new skeletons. In
this paper we aim at creating a flexible, learned IK solver applicable to a
wide variety of human morphologies. We extend a state-of-the-art machine
learning IK solver to operate on the well known Skinned Multi-Person Linear
model (SMPL). We call our model SMPL-IK, and show that when integrated into
real-time 3D software, this extended system opens up opportunities for defining
novel AI-assisted animation workflows. For example, pose authoring can be made
more flexible with SMPL-IK by allowing users to modify gender and body shape
while posing a character. Additionally, when chained with existing pose
estimation algorithms, SMPL-IK accelerates posing by allowing users to
bootstrap 3D scenes from 2D images while allowing for further editing. Finally,
we propose a novel SMPL Shape Inversion mechanism (SMPL-SI) to map arbitrary
humanoid characters to the SMPL space, allowing artists to leverage SMPL-IK on
custom characters. In addition to qualitative demos showing proposed tools, we
present quantitative SMPL-IK baselines on the H36M and AMASS datasets.
- Abstract(参考訳): 逆運動学(Inverse Kinematics, IK)システムはしばしば入力文字に対して剛性があり、新しい骨格に適応するためにユーザーの介入を必要とする。
本稿では,多種多様な形態学に適用可能な柔軟で学習可能なikソルバを作成することを目的としている。
我々は、Skinned Multi-Person Linear Model (SMPL) を用いて、最先端の機械学習 IKソルバを拡張した。
我々のモデルをSMPL-IKと呼び、リアルタイム3Dソフトウェアに統合すると、この拡張システムは、新しいAI支援アニメーションワークフローを定義する機会を開く。
例えば、ポーズのオーサリングはSMPL-IKでより柔軟にでき、ユーザーはキャラクターをポーズしながら性別や体型を変更できる。
さらに、既存のポーズ推定アルゴリズムと連鎖すると、2d画像から3dシーンをブートストラップし、さらに編集することができる。
最後に,任意のヒューマノイド文字をSMPL空間にマッピングするSMPL形状変換機構(SMPL-SI)を提案する。
提案するツールの質的デモに加えて,h36mとamassデータセットのsmpl-ikベースラインを定量的に示す。
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