論文の概要: Neural Cloth Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11220v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 16:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 02:43:32.953520
• Title: Neural Cloth Simulation
• Title（参考訳）: ニューラル布シミュレーション
• Authors: Hugo Bertiche, Meysam Madadi and Sergio Escalera
• Abstract要約: 本稿では,物理シミュレーションにインスパイアされた教師なしディープラーニングによる衣料アニメーション問題の枠組みを提案する。 現実的な布のダイナミクスを教師なしで学習できる最初の手法を提案する。 また,予測における動きのレベルを制御できることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.42019559241777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a general framework for the garment animation problem through unsupervised deep learning inspired in physically based simulation. Existing trends in the literature already explore this possibility. Nonetheless, these approaches do not handle cloth dynamics. Here, we propose the first methodology able to learn realistic cloth dynamics unsupervisedly, and henceforth, a general formulation for neural cloth simulation. The key to achieve this is to adapt an existing optimization scheme for motion from simulation based methodologies to deep learning. Then, analyzing the nature of the problem, we devise an architecture able to automatically disentangle static and dynamic cloth subspaces by design. We will show how this improves model performance. Additionally, this opens the possibility of a novel motion augmentation technique that greatly improves generalization. Finally, we show it also allows to control the level of motion in the predictions. This is a useful, never seen before, tool for artists. We provide of detailed analysis of the problem to establish the bases of neural cloth simulation and guide future research into the specifics of this domain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,物理シミュレーションに触発された教師なし深層学習による衣服アニメーション問題に対する一般的な枠組みを提案する。 現存する文献の傾向は既にこの可能性を探求している。 しかしながら、これらの手法は布の力学を扱わない。 本稿では,神経布シミュレーションのための一般的な定式化法として,教師なしで現実的な布のダイナミックスを学習できる最初の手法を提案する。 これを実現するための鍵は、シミュレーションに基づく手法からディープラーニングへ、既存の動きの最適化スキームを適用することである。 そして,問題の性質を解析し,静的および動的布地部分空間を設計により自動的に切り離すことができるアーキテクチャを考案した。 これがモデルパフォーマンスをどのように改善するかを示します。 さらに、これは一般化を大幅に改善する新しい動き増強技術の可能性を開く。 最後に、予測における動きのレベルを制御できることも示します。 これはアーティストにとって、これまで見たことのない便利なツールだ。 本稿では,ニューラルネットワークシミュレーションの基礎となる課題を詳細に分析し,その領域の具体性について今後の研究を導く。

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