草绘3维人体建模的模板形变方法

目的 采用草绘交互方式直接构造3维人体模型是当前人体建模研究的重要课题之一.提出一种草绘3维人体建模的模板形变方法.方法 针对输入的草图,首先,采用关节点定位方法获取草图中的人体关节点,根据人体结构学约束识别人体骨架结构,通过解析人体轮廓草图获取人体草图特征;其次,通过骨架模板和外观轮廓模板形变,将草图特征映射到3维人体模型,实现3维人体建模.结果 草图解析方法能有效提取草图特征,通过模板形变方法生成3维人体模型,并在模型上保持草图特征;能适应不同用户的绘制习惯,且生成的3维人体模型可用于人体动画设计.结论 提出一种草绘3维人体建模的模板形变方法,支持用户采用草绘方式进行3维人体模型设计,方法具有良好的用户适应性,对3维动画创作具有重要意义.     

基于单幅图像的真实感人体动画合成

由于单幅图像缺失三维信息以及完整的纹理信息,基于单幅图像的真实感三维人体动画合成极具挑战性。针对单幅图像三维信息缺失问题,提出了一种基于SMPL参数模型的三维人体几何重建方法。该方法以单幅图像为输入,先根据输入图像人体轮廓信息变形标准的SMPL参数模型分别生成与目标轮廓一致的正反面的三维几何模型,然后利用基于B样条插值的网格拼接融合算法拼接正反面三维几何,最后为了恢复正确的手部几何,利用基于B样条插值的网格拼接融合算法,将重建后的模型上错误的手部几何用标准SMPL参数模型上正确的手部几何替换。同时,针对单幅图像中纹理缺失的问题,提出了一个称为FBN（front to back network）的对抗生成网络,用于恢复被遮挡的人体背面纹理。实验结果表明,该方法生成的具有完整纹理的人体几何能够由3D运动数据驱动运动,生成具有高度真实感的三维人体动画。     

三维人体模型姿态与形状重构

为了解决单张照片人体重构出现的姿态翻转问题,提高重构模型的准确度,提出相邻帧姿态约束和人体轮廓线匹配的姿态与形状序列同时重构算法.对视频中的每一帧,首先估计出图像中人物的二维关节点、人物脸部特征点及其边缘轮廓线;然后将参数化模型SMPL所表达的三维人体投影到二维平面上,使得投影后的二维信息与对应的视频帧二维信息相匹配;最后通过调整SMPL的姿态与形状参数来最小化匹配能量函数,从而重构出与视频帧中人物具有相似姿态与形状的三维人体模型.此外,为了使重构结果显得更真实,也对图像帧中人体的头部姿态进行了检测和匹配.该算法在MPI-INF-3DHP数据集、Youku视频和自拍视频帧上均进行了实验,实验结果表明,与SMPLify算法等相比,该算法能有效地避免重构结果中出现姿态翻转的现象,且能在保证模型整体姿态相似性的前提下重构出准确的头部姿态和相似的模型形状.     

面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法

服装个性化在线定制需要围绕用户形状参数进行设计,传统的量体方法获取的用户形状参数误差高、反馈慢,亟需构建一种三维人体重建方法能够快速感知用户人体形状.针对此问题,提出了一种面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法.利用多级空洞卷积分割网络（multilevel dilated convolution semantic network,MDS-Net）提取人体轮廓图像中整体和局部特征,实现轮廓图像的语义分割;利用躯干参数提取网络（torso parameter extraction network,TPE-Net）提取多视角人体轮廓分割图的形状和姿势参数;利用主成分分析（principal component analysis,PCA）提取三维人体模型潜层空间的语义特征,并映射为由TPE-Net输出的形状和姿势参数,从而实现三维人体重建.在PyTorch环境下,采用4个数据集进行实验验证,结果表明,MDS-Net在测试集上的分割mIoU评分平均为0.881,能够实现整体分割和局部细节保留;TPE-Net在测试集上形状参数预测准确率为0.74,关节预测偏移距离与运动树中的索引呈正比;同时,使用真实案例验证了整个三维人体重建方法的有效性.     

影子辅助的三维人体重建

光线投射至地面的人体影子可以为人体重建任务提供约束信息,有助于缓解单目图像中的深度歧义问题和自遮挡问题.为了重建三维人体模型,提出一种基于影子输入和深度神经网络的重建方法.首先搭建2个独立的卷积神经网络模块用于提取图像特征和影子特征,并估计对应的人体模型参数;然后建立一个可导投影算子(differentiable projection operator,DPO)对齐2个网络的输出;最后将DPO构建的损失函数应用于微调神经网络和直接优化输出.在Human3.6M合成影子数据集上的实验结果表明,与基线方法相比,微调神经网络的关节误差指标下降了1.4~4.9 mm;在自采集的一个含真实影子的3人2视角小规模数据集上的定性实验结果表明,直接优化的人体姿态更加接近原始图像.     

Reconstruction of 3D human body pose from stereo image sequences based on top-down learning

This paper presents a novel method for reconstructing a 3D human body pose from stereo image sequences based on a top-down learning method. However, it is inefficient to build a statistical model using all training data. Therefore, the training data is hierarchically divided into several clusters to reduce the complexity of the learning problem. In the learning stage, the human body model database is hierarchically constructed by classifying the training data into several sub-clusters with silhouette images. The data of each cluster in the bottom level is represented by a linear combination of examples. In the reconstruction stage, the proposed method hierarchically searches a cluster for the best matching silhouette image using a silhouette history image (SHI). Then, the 3D human body pose is reconstructed from a depth image using a linear combination of examples method. By using depth information to reconstruct 3D human body pose, the similar poses in silhouette images are estimated as different 3D human body poses. The experimental results demonstrate that the proposed method is efficient and effective for reconstructing 3D human body poses.     

从单幅图像生成人物三维动画

传统的人物建模和动画绑定方法对人员专业性有较高要求,同时也涉及多种大型商业软件使用.提出一种从单幅图像中生成三维人物动画的方法.首先,借助基于深度学习的隐函数重建方法从图像中获得人物静态三维模型;然后,使用模板参数模型进行形状拟合匹配;最后,配准后参数模型的参数信息正确地迁移到静态模型上,使其可以自由变形以及被动画驱动,并基于该方法构建了应用系统.从模型匹配结果、动画生成结果和人物模型质量等方面对所提方法进行评估,实验合成的图片结果清晰度及人体关键点识别正确率表明,与当前主流的方法相比,所提方法能够获得更加优越的结果.     

实时形状匹配变形体动画

给出了一个仿真变形体的方法。物体被几何方法推动变形,操纵基于点的物体并且不需要连接信息,这是一个不需要任何预处理,计算简单,并提供无条件稳定的动态仿真方法。主要思想是通过几何约束替换能量和通过当前位置到目标位置的距离替换力。这些目标位置通过一个通用的无变形的静止状态和点云的当前变形状态之间的形状匹配来决定,因为点总是在定义好的位置被绘制,显式积分方法的过度不稳定问题被消除。相关物体表现方法的灵活性能被控制,相关内存和计算是有效的,动态仿真上的无条件稳定性让这个方法特别适合游戏开发。     

浅析3D动漫造型协同创新设计方法

动漫造型的设计是一项依赖于脑力、创造力以及想象力的活动,能够体现出知识经济的特点,其中需要交互式的图形系统和分析计算为主的计算机辅助设计系统,这样才能为设计人员提供工具,实现人机交互．但是这并不能为设计人员的创造性思维有所帮助,也不能支持协同设计。本文首先对3D动漫造型的发展情况进行简述,之后分析3D动漫造型协同创新设计研究现状,结合现状提出3D动漫造型协同创新设计方法,从而引发动漫产业在国际市场上的发展,保证期发展前景的广阔性。     

三维虚拟人皮肤变形技术分类及方法研究

在虚拟人合成研究领域,皮肤变形一直是一个重要和活跃的研究方向.首先概略介绍三维人 体几何表示方法以及皮肤的表示和几何建模方法,然后针对目前存在的皮肤变形方法,提出 了两重分类方法.首先按照三维人体几何表示方法将皮肤变形分成两大类：表面模型皮肤变 形和多层模型皮肤变形,然后按照皮肤变形机制把表面模型皮肤变形方法分成4个子类.详细 介绍了每类方法的原理和优缺点,最后指出了皮肤变形目前存在的问题并展望了未来的发展 方向.     

三维角色动画制作关键技术分析

在综述三维角色动画制作的角色建模、骨骼创建、蒙皮绑定、运动控制等技术的基础上,详细介绍了当前三维角色动画制作中的关键技术—角色建模技术和运动控制技术,并对各种角色建模技术和各种运动控制技术分别进行了分析与对比,可为科学、合理选择和综合运用三维动画制作技术提供参考,以提高三维角色动画制作的效率和质量。     

基于Kinect的人体实时三维重建及其应用

目前,人体三维重建技术在建模前一般需要采集从多个视角观察人体的数据,并限定人体的姿势,不能很好地用于需要人体模型的交互式应用中.针对这个问题,提出一种基于单个Kinect的渐进式人体重建方法.首先结合特征点检测算法和校错处理,对深度视频帧中人体上的特征点进行定位;其次对身体尺寸进行测算或估算,并在对视频流的处理中渐进式地补充与完善;最后根据以上信息对人体进行分块参数化建模和合成,得到人体模型.实验结果表明,在尺寸不完整的情况下,该方法即可重建包含肢体结构语义的完整人体,易于实现局部模型或姿势的修改,并在虚拟试衣应用中体现出良好的实时性和交互性.     

基于改进神经辐射场的民族舞蹈重建方法

中国民族舞蹈作为一种世代传承的艺术形式,诞生于人民群众的日常生活之中,但是随着社会发展,一些传统的舞蹈存在传承不到位的问题,继而面临着濒临失传的尴尬局面。不同民族的舞蹈各具特色,动作变化复杂,为了更好地对民族舞蹈进行保护,于是提出一种基于改进神经辐射场的民族舞蹈三维重建方法。首先通过一个改进的姿态估计算法,在对姿态进行降噪优化后将形变场分解为由深度神经网络产生的刚性运动以及非刚性运动,并通过线性混合蒙皮将姿态由观测空间映射到标准空间,以此得到一个与姿态无关的形变场。然后,使用神经辐射场来对人体进行三维重建,在重建的过程中使用注意力机制加强边缘色彩的学习,同时对姿态估计得到的人体动作进行优化,最后得到舞蹈者每一帧不同视角的新渲染视图。实验结果表明,该方法能较好地对舞蹈者及舞姿进行三维重建,与HumanNeRF相比,提高了还原的精度。相比传统的、二维的舞蹈保护技术,此方法能更好地还原出舞蹈者的动作,以达到对民族舞蹈保护的目的。     

基于单类Kinect的人体三维重建与优化

使用单一运动的类Kinect深度相机重建和优化静态3D全身人体模型.首先针对类Kinect深度相机产生噪声原因提出一种降噪处理方法进行降噪.结合深度信息和RGB信息获取匹配块,使用高斯混合模型进行局部配准和逐层封闭曲线拟合方法进行全局配准,结合改进方向距离函数进行合并,最后使用泊松表面重建方法获取三维模型.实验结果表明,该方法能够重建出较高精度的三维人体模型.     

面向服装合体性评价的虚拟人体建模及体型预测

提出了面向服装合体性评价的三维人体建模及预测建模方法。按照人体控制部位的比例对模型主体部分进行平面截取,通过比例缩放的方式实现个性化三维人体建模,最后通过NURBS进行曲面重建。同时,针对服装合体性评价服务的特点,引入体型随年龄变化知识库,根据用户的个性化要求提供顾客未来体型预测。实验结果表明该方法既实现简单,又可得到较满意的视觉效果,可为服装合体性评价等个性化定制服务奠定基础,具有广泛的应用前景。     

一种面片约束的变形技术

如何方便地设计和编辑修改实体或曲面模型,一直是CAGD和CG中的一个重要问题．提出一种基于面片(patches)约束的变形技术．用一个参考面片定义要变形的物体的某些局部特征,另一个面片用来定义参考面片将会变形到的位置．通过对变形物体上的各点分别进行比例、旋转和平移操作,得到变形结果．扩展因子的应用可增强变形的可控性。     

一种新型人体三维建模系统的设计

设计了一款新型的人体三维建模识别系统。系统采用2片TI TMS320C64x+数字信号处理器组成算法核心单元,采用S3C6410嵌入式处理器实现时序及总线控制功能。该系统无需人体佩戴任何骨骼传感器网络,仅通过光学摄像头及图像处理算法即可完成人体三维运动建模,并可实现多人体运动目标的实时追踪功能。给出了该系统的实时多人三维运动建模结果,实测效果良好。     

Image-based tree modeling from a few images with very narrow viewing range

Creating 3D tree models from actual trees is a task receiving increasing attention. Some approaches have been developed to reconstruct a tree based on a number of photographs around the tree, typically spanning a wide viewing range. However, due to the environmental restrictions, sometimes it is quite difficult to capture so many acceptable images from so many different viewpoints. In this paper, we propose a tree modeling system which is capable of reconstructing the 3D model of a tree from a few images with very narrow viewing ranges. Because only a few images are required to generate the model, our system has the distinct advantage of fewer environmental restrictions, resulting in the extended usability and flexibility for real applications.

基于手绘草图的快速植物建模

传统的交互式植物建模虽然能构建较为精准的目标模型,但其过程极为费时,而基于L-system 的过程式建模虽然能快速自动生成复杂模型,但由于其较高的学习门槛以及对植物形态的控制性欠佳,使得普通用户难以操作。二维草图作为一种直观、高效的交互媒介,对植物形态具有良好的描述力。基于此,该文提出一种基于手绘草图的植物建模方法：首先,对创作者绘制的草图进行预处理和分析,推测创作者的创作意图;然后,结合植物学知识,提出相应的花朵、枝干和叶片的深度信息恢复方法来恢复二维草图中缺失的深度信息;最后,根据深度信息和一定的植物学先验知识重建出具有真实感的目标模型。该方法支持对花卉、草本、树木等具有枝叶结构的植物进行建模,同时具有较大的创作自由度和较快的建模速度。     

基于三维扫描仪的偶动画补间研究

动画技术是动漫产业中重要的一环。我国动漫产业困惑的集中表现是越来越大手笔的资本投入和越来越低效率利润回报,先进和适用动画技术无疑是突破困惑方式之一。文章通过对三维扫描技术进行研究,通过三维扫描仪为三维造型为动画制作提供角色支撑,让传统泥塑艺术与当下的数字艺术在这里得到连接与互通。其重建技术为传统偶动画提供了一种新型的技术方向,它具有低成本,独立性强的特点,可以为小成本动画制作提供良好的技术支撑,也为高校实验动画寻找到了一种新的创作方式。