摘要: [source] Siggraph [year] 2001 物理动画的大目标:虚拟人物自动合成真实动作,且拥有丰富的技能 a framework of composing controllers in order to enhance the notor abilities of such figures. an explicit model of the “pre-conditions” und... 阅读全文
posted @ 2011-06-12 18:19 justin_s 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: control physics-based chacters based on high-level feature of movements, such as com, angular momentum, and end-effectors. 控制器方法:真实感\鲁棒\直观 多在关节空间内实现:坐标转换\动作风格上有难度,不易修改 因此考虑更高层特征:COM等 但, 1.选择哪些高层特征? 2.... 阅读全文
posted @ 2011-06-12 05:41 justin_s 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [source] [year] 由语音实时产生肢体动作 之前也有将韵律与动画片段结合的由speech到gesture的合成,但对数据量及质量敏感,及过拟合[Levine et al. 2009 Real-time prosody-driven synthesis of body language Siggraph Asia] 使用Conditional Random Field, 分析acoust... 阅读全文
posted @ 2011-06-12 03:51 justin_s 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [source] SCA [year] 2003 比前一篇早一些,方法大致是相同的,只是用来做人脸部的动画。 还是低维信号来控制高维。 这种思路可以推广啊。 阅读全文
posted @ 2011-06-12 01:27 justin_s 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [source] ToG [year] 2005 这篇文章也是非常有意思的,从低维信号中恢复出高维的动作 (检索?),那么就看最少用了几个传感。 本文中的捕获是使用光学,即产生图像,每个表演者身上绑了6-9个反光点 为什么可以使用少量传感,即数据被降维处理了? 因为所有关节运动自由度之间并非完全独立的 (理解为,在具体一个运动的时候,各个自由协调做一动作) 背景: 2.1 Control Inte... 阅读全文
posted @ 2011-06-12 01:19 justin_s 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑