データ駆動型手法による協調的物理法則CGアニメーションの実現

使用数据驱动方法实现基于物理的协同 CG 动画

基本信息

  • 批准号:
    22K12331
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

今年度は,人体が服を着衣し,人体の動作に合わせて衣服が変形するアニメーションに関し,異なる体形やポーズで着用される多様な衣服の詳細を考慮した変形を生成するためのデータ駆動型手法の開発を行った.提案手法は,統一されたフレームワークを使用して高品質な変形と豊富な詳細を効率的に生成することができる.既存の学習ベースの衣服変形手法とは異なり,提案手法は複数のソース属性を組み合わせて衣服変形を生成することができる.提案手法は,大きく分けて出力分解,詳細属性パーサー,2段階近似,グラフプーリング操作の4つの主要な戦略がある.出力分解は,複雑で多様な変形を処理するために出力を複数のコンポーネントに分解するために使用される.詳細属性パーサーは,入力属性を解析し,衣服や体型に関する詳細情報を抽出する.2段階近似は,粗い近似と細かい調整の2段階で変形フィールドを近似するために使用される.グラフプーリング操作は,異なる抽象化レベルから情報を集約するために使用される.提案手法の有効性を評価するために,多様な体形やポーズで着用される多様な衣服の大規模なデータセットを使用して実験を行った.その結果,提案手法は,定量的な基準と視覚的品質の両方において既存の最先端の方法を上回ることを示すことができた.また,衣服と体型のフィット具合が折り目の度合いにどのような影響を与えるかについて評価した結果,提案手法は,衣服と体型のフィットが悪い場合においても,豊富な詳細を持つ高品質な変形を生成できることを示した.さらに,提案手法が様々な種類の衣服やアニメーションに適用可能であることを示した.このことは,提案手法が高い汎用性と実用性を持つことを表している.
This year, the human body is wearing clothes, and the human body movement is combined with the clothes to form a variety of clothes. The proposal is to unify the use of high-quality, high-quality and high-quality products. The existing learning methods of clothing shape change are different, and the proposal methods are different from the plurality of good attributes. Proposal method, big The output is decomposed into several components. Detailed attributes are extracted from clothing and body type, and coarse and fine adjustments are made to approximate the shape of clothing. The browser operation is used to abstract and aggregate information from different objects. The proposal has the characteristics of evaluation, multi-body shape, multi-body shape and multi-body shape. The result is that the proposed method is based on quantitative benchmarks and quality indicators. For example, if you want to buy a dress, you can buy a dress. If you want to buy a dress, you can buy a dress. In addition, the proposal method varies according to the type of clothing and the type of clothing. The proposal method is high in universality and practical in utility.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
NeRFを用いたボリューム表現のアニメーションのための姿勢とボーンウェイトの統一的学習
使用 NeRF 统一学习体积表示动画的姿势和骨骼重量
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    髙橋 初来;金井 崇
  • 通讯作者:
    金井 崇
漸進的手法にもとづく大規模メッシュの局所単射球体パラメータ化
基于渐进法的大规模网格局部单射球参数化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    豊田 陸;金井 崇;金井 崇
  • 通讯作者:
    金井 崇
3D-GANによる破壊分割形状予測結果における形状再構築手法の検討
使用 3D-GAN 检查基于裂缝分割形状预测结果的形状重建方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    黄 宇航;金井 崇
  • 通讯作者:
    金井 崇
Task Shader で効率的にカリングするためのアニメーションメッシュの分割手法
如何使用任务着色器分割动画网格以进行高效剔除
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    豊田 陸;金井 崇
  • 通讯作者:
    金井 崇
東京大学 金井崇研究室
东京大学金井隆实验室
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    金井 崇

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    $ 2.66万
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