在传统卡通动画创作中,动画师需要投入大量的时间和精力手绘卡通角色的动作,创作既符合人类视觉感知又具有艺术夸张的运动序列。计算机辅助卡通角色关键姿势插值技术则是根据动画师绘制的若干个动作关键姿势,自动插值生成中间姿势,从而产生完整的卡通角色运动序列。针对目前卡通角色关键姿势插值技术中存在的特征自动对应困难、运动序列缺乏控制等不足,本项目拟首先建立卡通角色的"全景"模型,从全方位描述卡通角色的形状,进而解决卡通角色关键姿势之间的自动特征对应问题;结合三维动作捕捉数据,通过数据驱动的方法,生成符合人类视觉感知的卡通角色运动序列。最后,将上述研究成果集成入卡通角色动作创作平台进行分析和验证,并将相关技术应用到卡通动画创作中。本项研究将丰富数据驱动的卡通动画理论与方法,同时为减轻动画师的工作量、降低卡通动画的制作成本并提高制作效率提供技术上的支持。
Character animation;Feature correspondence;Path interpolation;;
本项目围绕“符合视觉感知的卡通角色动作生成”展开研究。在项目的研究周期内,我们完成了计划的所有研究工作(1)搭建了项目的系统平台;(2)实现了关键姿势特征对应和内插方面的主要已有算法,分析总结了这些算法的优缺点,为后继研究奠定了扎实铺垫;(3)基于搭建好的系统平台,动画师绘制了若干组卡通角色关键姿势,为研究提供了充足素材;(4)沿着项目书中的技术路线,对角色关键姿势的特征对应和关键姿势的内插问题进行了深入研究,设计了若干新颖算法,取得了所需的结果。此外,我们也深入研究了卡通角色动作姿势生成的另一技术二维形状变形,并设计了若干个新颖的形状变形方法,可辅助动画师快速生成卡通角色的相应姿势。基于这些研究成果,本项目培养了动画专业及计算机应用专业硕士研究生共四人,发表了SCI/EI论文共八篇(另有一篇已投稿论文和两篇待投稿论文),获批准专利两项(另有四项已申请专利),申请软件著作权两项。