運(yùn)城物理動(dòng)畫課件制作之運(yùn)動(dòng)重定向
以上運(yùn)動(dòng)重定向的方法只考慮人體運(yùn)動(dòng)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(dòng)態(tài)性能的運(yùn)動(dòng)。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(kuò)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(dòng)量約 束。他們將運(yùn)動(dòng)重定向轉(zhuǎn)化為基于逐幀卡爾曼濾波的約束狀態(tài)估計(jì)問題。根據(jù)動(dòng)畫師指定的運(yùn)動(dòng)學(xué)和 動(dòng)態(tài)約束，利用他們提出的方法可由捕獲運(yùn)動(dòng)得到物理上可行的運(yùn)動(dòng)。該法實(shí)際上是一個(gè)卡爾曼濾波 器與最小二乘濾波器串接而成的復(fù)合濾波器，能夠順序處理輸入運(yùn)動(dòng)，以實(shí)時(shí)交互的速度產(chǎn)生輸出運(yùn) 動(dòng)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(dāng)做獨(dú)立的自由 度來考慮，割裂了三者間的關(guān)系，因而得到的運(yùn)動(dòng)會(huì)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(shí)際上是作為運(yùn)動(dòng)編輯的后處理應(yīng)用的。
與此不同，物理約束也可以在 運(yùn)動(dòng)求解時(shí)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(fù)雜度，使得優(yōu)化過程極其緩 慢，甚至不能收斂。為解決這個(gè)問題，一些學(xué)者提出了基于簡(jiǎn)化的求解方法，包括簡(jiǎn)化角色模型，簡(jiǎn) 化約束表示和簡(jiǎn)化約束計(jì)算等方法。Pullen等人L44-，，‘’指出人體各個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)不是互相獨(dú)立 ，而是高度關(guān)聯(lián)的。也就是說，捕獲的人體運(yùn)動(dòng)存在著冗余的自由度。根據(jù)這一點(diǎn)，可以采用簡(jiǎn)化角 色模型的方法，試圖通過保留盡可能少的運(yùn)動(dòng)自由度來降低求解的復(fù)雜度。Pollardc46]提出運(yùn)動(dòng)縮放 的方法。他把人體模型表示成包含一個(gè)質(zhì)點(diǎn)和兩個(gè)彈簧的簡(jiǎn)單任務(wù)模型，能夠?qū)①|(zhì)量、速度和肢體長(zhǎng) 度等參數(shù)進(jìn)行縮放處理，重定向到一個(gè)新的角色上。該方法簡(jiǎn)單易行，不需要進(jìn)行時(shí)空優(yōu)化處理，能 夠做到實(shí)時(shí)處理。但是彈簧質(zhì)點(diǎn)模型只適合于比較簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)，對(duì)于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)則效果不好。 Sofanova等人l—，，’利用主分量分析(principlecomponent analysis，PCA)技術(shù)處理多個(gè)相似的捕 獲運(yùn)動(dòng)，從而構(gòu)造出維數(shù)大大降低的運(yùn)動(dòng)子空間。隨后在這個(gè)簡(jiǎn)化的子空間里，運(yùn)用優(yōu)化方法編輯得 到物理上逼真的人體運(yùn)動(dòng)。該法與普通的基于物理的優(yōu)化方法相比運(yùn)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(yùn)動(dòng)作為基運(yùn)動(dòng)，并且編輯效果依賴于基運(yùn)動(dòng)與結(jié)果運(yùn)動(dòng)之間的相 似程度。
一般情況下，運(yùn)動(dòng)重定向的目標(biāo)角色與原始角色擁有相同的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)，但也存在不同的，睛況。 一些學(xué)者研究了目標(biāo)角色與原始角色的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)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(guān)鍵幀對(duì)應(yīng)的運(yùn) *flash動(dòng)畫創(chuàng)作與后期視頻處理技術(shù)*動(dòng)克隆方法。這些方法都能將捕獲運(yùn)動(dòng)重定向到具有不同關(guān)節(jié)結(jié) 構(gòu)的目標(biāo)角色上，但是都需要較多的人工干預(yù)。 在實(shí)際應(yīng)用中，常常需要制作具有不同風(fēng)格的運(yùn)動(dòng)，而現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)編輯算法大多沒有將運(yùn)動(dòng)風(fēng)格 考慮進(jìn)去。運(yùn)動(dòng)風(fēng)格編輯的目標(biāo)是解決如何在滿足一定的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)約束的前提下，將一個(gè)角色 的運(yùn)動(dòng)風(fēng)格傳遞到另外一個(gè)角色的運(yùn)動(dòng)上。運(yùn)動(dòng)重定向技術(shù)能夠?qū)⒁粋€(gè)角色的運(yùn)動(dòng)映射到另外一個(gè)角 色身上，從而實(shí)現(xiàn)在具有相同骨架拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、不同骨骼長(zhǎng)度的角色之間，甚至是在具有不同骨架拓?fù)?結(jié)構(gòu)的角色之間的運(yùn)動(dòng)映射和數(shù)據(jù)重用的問題。但運(yùn)動(dòng)重定向技術(shù)只考慮運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)的傳遞，沒有將風(fēng) 格剝離開來單獨(dú)考慮，而運(yùn)動(dòng)風(fēng)格編輯算法可以將風(fēng)格單獨(dú)提取出來，可以只傳遞風(fēng)格而不傳遞運(yùn)動(dòng) 。吳小毛等瑯、l提出了一個(gè)新的運(yùn)動(dòng)風(fēng)格傳輸算法，該算法不需要用戶輸入?yún)?shù)，也不需要進(jìn)行模型 的訓(xùn)練，能夠方便地應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)風(fēng)格編輯中。算法的基本思想定義了適合于風(fēng)格傳輸?shù)乃脑獢?shù)均值與 方差表示方法，將運(yùn)動(dòng)風(fēng)格表達(dá)為一個(gè)統(tǒng)計(jì)分布模型，通過將統(tǒng)計(jì)分布模型的參數(shù)從一個(gè)運(yùn)動(dòng)傳輸?shù)?另外一個(gè)運(yùn)動(dòng)。從而實(shí)現(xiàn)不同運(yùn)動(dòng)間的風(fēng)格傳遞。
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