運城物理動畫課件制作之運動重定向
以上運動重定向的方法只考慮人體運動的幾何位置約束，而沒有去考慮物理約束，所以不適合于 像跳躍、拳擊、乒乓等具有高度動態(tài)性能的運動。平衡約束是重要的物理約束。Oshita等人—#-研究 了靜態(tài)平衡問題。Tak和Koc4.3]擴展了物理約束的范圍，除了平衡約束，還包括了力矩約束和動量約 束。他們將運動重定向轉(zhuǎn)化為基于逐幀卡爾曼濾波的約束狀態(tài)估計問題。根據(jù)動畫師指定的運動學和 動態(tài)約束，利用他們提出的方法可由捕獲運動得到物理上可行的運動。該法實際上是一個卡爾曼濾波 器與最小二乘濾波器串接而成的復合濾波器，能夠順序處理輸入運動，以實時交互的速度產(chǎn)生輸出運 動幀。與一般的物理約束方法相比，該法速度很快，但是由于將位置與速度、加速度當做獨立的自由 度來考慮，割裂了三者間的關系，因而得到的運動會產(chǎn)生不自然和不逼真的現(xiàn)象。 在上述方法中，物理約束實際上是作為運動編輯的后處理應用的。
與此不同，物理約束也可以在 運動求解時加入。但是，物理約束高度的非線性大大增加了優(yōu)化求解的復雜度，使得優(yōu)化過程極其緩 慢，甚至不能收斂。為解決這個問題，一些學者提出了基于簡化的求解方法，包括簡化角色模型，簡 化約束表示和簡化約束計算等方法。Pullen等人L44-，，‘’指出人體各個關節(jié)的運動不是互相獨立 ，而是高度關聯(lián)的。也就是說，捕獲的人體運動存在著冗余的自由度。根據(jù)這一點，可以采用簡化角 色模型的方法，試圖通過保留盡可能少的運動自由度來降低求解的復雜度。Pollardc46]提出運動縮放 的方法。他把人體模型表示成包含一個質(zhì)點和兩個彈簧的簡單任務模型，能夠?qū)①|(zhì)量、速度和肢體長 度等參數(shù)進行縮放處理，重定向到一個新的角色上。該方法簡單易行，不需要進行時空優(yōu)化處理，能 夠做到實時處理。但是彈簧質(zhì)點模型只適合于比較簡單的運動，對于復雜的運動則效果不好。 Sofanova等人l—，，’利用主分量分析(principlecomponent analysis，PCA)技術處理多個相似的捕 獲運動，從而構造出維數(shù)大大降低的運動子空間。隨后在這個簡化的子空間里，運用優(yōu)化方法編輯得 到物理上逼真的人體運動。該法與普通的基于物理的優(yōu)化方法相比運算量大大降低，但其不足之處是 需要用戶從捕獲數(shù)據(jù)庫中選擇一組運動作為基運動，并且編輯效果依賴于基運動與結果運動之間的相 似程度。
一般情況下，運動重定向的目標角色與原始角色擁有相同的關節(jié)結構，但也存在不同的，睛況。 一些學者研究了目標角色與原始角色的關節(jié)結構不同的情形，包括Monzani等人㈩l提出的基于中間骨 骼的重定向方法，Park和Shinc“，，提出的基于散亂數(shù)據(jù)插值和關鍵幀對應的運 *flash動畫創(chuàng)作與后期視頻處理技術*動克隆方法。這些方法都能將捕獲運動重定向到具有不同關節(jié)結 構的目標角色上，但是都需要較多的人工干預。 在實際應用中，常常需要制作具有不同風格的運動，而現(xiàn)有的運動編輯算法大多沒有將運動風格 考慮進去。運動風格編輯的目標是解決如何在滿足一定的運動學和動力學約束的前提下，將一個角色 的運動風格傳遞到另外一個角色的運動上。運動重定向技術能夠?qū)⒁粋€角色的運動映射到另外一個角 色身上，從而實現(xiàn)在具有相同骨架拓撲結構、不同骨骼長度的角色之間，甚至是在具有不同骨架拓撲 結構的角色之間的運動映射和數(shù)據(jù)重用的問題。但運動重定向技術只考慮運動細節(jié)的傳遞，沒有將風 格剝離開來單獨考慮，而運動風格編輯算法可以將風格單獨提取出來，可以只傳遞風格而不傳遞運動 。吳小毛等瑯、l提出了一個新的運動風格傳輸算法，該算法不需要用戶輸入?yún)?shù)，也不需要進行模型 的訓練，能夠方便地應用到運動風格編輯中。算法的基本思想定義了適合于風格傳輸?shù)乃脑獢?shù)均值與 方差表示方法，將運動風格表達為一個統(tǒng)計分布模型，通過將統(tǒng)計分布模型的參數(shù)從一個運動傳輸?shù)?另外一個運動。從而實現(xiàn)不同運動間的風格傳遞。
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