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流体計算によらないインタラクティブな流れ模様の生成技法

不依赖于流体计算的交互式流型生成技术

基本信息

批准号：
20K12534
负责人：
鶴野玲治
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

自然界に存在する流体の動きや造形をコンピュータグラフィックスで描きだすにはナビエストークス方程式を解析的に求める物理ベースシミュレーションによる方法が一般的である。しかしこれはユーザーの感性に基づいたコントロールやエディットが困難という問題がある。本研究は必ずしも物理法則に忠実でなくもビジュアルシミュレーションレベルの精度でかつ自然で美しい印象を与える流れ模様を生成しインタラクティブにコントロールを可能にする適切な変数、関数、方程式、解法を探るものである。2020年度より進めてきた本研究は、当初、流体の「幾何学的特徴」をもとにナビエストークス方程式を幾何学的に解く方法で、計算効率向上と幾何学構造の再現と表現力の向上をさぐってきた。2021年度後半から2022年度にかけて応用として人間の毛髪の流れ模様に発展させた。流れの特徴を認めやすい長髪を対象とし、入力情報は2次元画像をもとにしたイメージベースとしている。インタラクティブなユーザーコントロールを想定し、自然な流れだけでなく、三編み構造をもった髪束モデルを実現した。純粋に髪の毛の特性をもとに流れの形を得ることに成功した。2022年度後半から水や風のような自然の流体に回帰し、解析的な方法から機械学習の考え方を取り入れるに至っている。研究の対象を当初の計算平面に戻し2次元閉領域での複雑な乱流を機械学習し、詳細度可変なさまざまな墨流しバターンの生成を行っており、新たな結果が出始めている。

There are fluid dynamics in nature, and the methods for solving physical equations are general. It is difficult to solve the problem of sensitivity. This study is aimed at exploring the appropriate numbers, relationships, equations, and solutions for the generation of natural beauty impressions and flow models that are consistent with the laws of physics. In 2020, this study focused on the geometric characteristics of fluids, including the geometric solution method, the calculation efficiency upward, the geometric structure reproduction and the performance upward. From the second half of 2021 to the end of 2022, we will continue to develop our business model. The characteristics of the flow are recognized as long as the image, the input information and the 2-dimensional image are recognized as long as the image. The three parts of the structure are designed to be natural, natural, and natural. The pure hair is flowing. In the second half of 2022, the flow of water and wind in nature was analyzed and analyzed. The method of mechanical learning was taken into consideration. The study of the image is based on the computational plane of the first two dimensional closed domain, the mechanical learning of the complex turbulence, the detail of the ink flow, the generation of the new results, and the initial process.