3d建模之后人物动作动画(用3d建模做一个简单的动画人物)

郭璞的量子位报告来自傲云飞思| QbitAI，微信官方账号，一个3D狗头卡通人物：
在上面画一个骨架：
呃？您可以移动：
同样的，你也可以让3D小男孩动起来：
让3D高大上的大姐心动：
让3D猫活蹦乱跳：
简而言之，一切都应该只是一个静态的3D角色模型。无论是人还是动物，或者是自然界不存在的动漫创意人物，都可以是肤浅的，从静态到动态：
连影子都配合的很好！
我只知道无骨鸡和无骨鸭爪，没想到还有其他人反过来。
这一切都是由一个叫RigNet的AI自动完成的。只要设计出角色的3D动态形状，就可以自动预测角色的骨架，估算骨架外皮肤的重量，生成角色运动的图像。
比手工动画方便多了。如果能用于3D动画或者3D游戏制作，以后就不用担心延期或者跳票了。
这项研究也发表在SIGGRAPH 2020上，作者来自马萨诸塞大学阿默斯特分校和多伦多大学。
多网协同实现AI让3D角色动起来需要两步：首先确定骨架的位置，然后预测骨架外皮肤的重量。
骨骼有关节，可以旋转，所以AI在预测的时候应该先找到那些关节。
首先，使用GMEdgeNet图神经网络来预测顶点到相邻关节的位移。
这样，骨头大概会从某个地方出来。
同时准备另一个GMEdgeNet，参数和上一个不一样。它用于预测网格上的注意函数。图上位置越红，关注度越强。
重点，GMEdgeNet长这样，以后用：
有了这个准备，我们就可以用聚类模型来寻找关节的位置了。
关节的分布与生物意义上的脊椎动物并不完全相同，但鉴于它们只是追求外在的运动效果，而不是做骨骼装饰，有一个大致的位置来代表身体的弯曲节点是可以的。
现在我们已经找到了关节，让我们连接关节，并在其上附加一块骨头。
骨骼网络模型和最小生成树算法被用来安装骨骼。BoneNet负责预测每两个关节中哪些关节是骨骼的正确位置，符合一般动物的身体结构。
BoneNet模型看起来像这样：
同时，还需要为这个3D角色找到“根关节”，也就是下图中的小红点，可以理解为“重心”，需要使用RootNet模型。
这真是“难以忘怀”。
好了，既然关节、骨骼、重心都在了，那就要让这块骨头感受到肉体的重量，这样才能符合自然规律和人的感知而运动。
皮肤“称重”的任务还是由GMEdgeNet模型来完成，它预测骨骼的皮肤重量。
门户项目主页：https://zhan-xu.github.io/rig-net/
地址：https://people.cs.umass.edu/~zhanxu/papers/RigNet.pdf
吉图布：https://github.com/zhan-xu/RigNet
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量子qbitai头条签约作者
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