-
公开(公告)号：CN118015156A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410212595.0
申请日：2024-02-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的可形变仿真角色运动控制方法，包括：1)基于人体参数化模型SMPL‑H生成T‑pose下不同体型的近似三维人体网格的刚体模型，作为仿真角色；2)使用运动重定向方法，将已有的运动数据重定向到生成的刚体模型上，作为参考动作数据库；3)训练一个可形变仿真角色的运动控制网络；4)应用训练好的运动控制网络，在虚拟环境中生成可形变的仿真角色，且能够自主驱动其关节做出动作。本发明提供了一种对更接近人体形状且可改变其形状的仿真角色进行运动控制的方法，在仿真环境中训练完成后，能够直接匹配到渲染环境中不同体型的三维人体网格角色模型，呈现出真实自然的三维人体动画。
-
公开(公告)号：CN118298084A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410297313.1
申请日：2024-03-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面法线图的人体网格拟合方法，包括：对经过预处理后的图像进行特征提取，提取出相应的二维关键点、轮廓图像和表面法线图像，以及所需的优化初始值作为拟合目标；根据拟合目标，设计对应的能量函数，最小化能量损失值；利用两阶段的优化拟合方式，先拟合相机参数的焦距，再拟合人物的姿态和形状参数，利用预定义的形状参数序列，间隔修改形状参数；将生成的人体网格渲染到图像上，与输入图像进行可视化比较，生成多视角图像，检验网格质量。本发明能够合理利用法向量这类三维信息，再结合二维的关键点和轮廓信息的基础上，加强了二维和三维信息的交互，提升拟合质量，从而改善重建结果的质量。
-
公开(公告)号：CN118071902A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410303707.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布自回归的长时间角色运动控制方法，包括：1)动作捕捉数据的建立，包括动作数据采集、预处理与标注、数据增强、隐编码转换和划分数据集；2)通过采用多元高斯分布构建隐编码迁移的条件概率分布，确保动作的多样性，训练过程中采用自回归方式迭代生成运动序列，并从预测分布中采样以提升稳定性；3)实际应用中，神经网络根据用户的实时控制指令，以自回归的方式迭代生成任意长时间的运动序列，实现精准且多样的角色运动控制。本发明在保证长期精确控制角色运动的同时，实现了运动的多样性和自然性，避免了动作的重复性和单调性，在动画、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛应用前景。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.016 seconds)
