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[AI生成角色动画] 替代手动k帧?学习运动相位流形的周期自动编码器 (更好的无监督学习)_SIGGRAPH 2022 DeepPhase项目
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https://www.youtube.com/watch?v=YhH4PYEkVnY 原作者:Sebastian Starke 原标题:[SIGGRAPH 2022] DeepPhase: Periodic Autoencoders for Learning Motion Phase Manif 原简介: 学习身体运动的空间-时间结构是人物运动合成的一个基本问题。在这项工作中,我们提出了一种新的神经网络结构,称为周期性自动编码器,可以以无监督的方式从大型非结构化运动数据集中学习周期性特征。角色的运动被分解成多个潜伏通道,这些潜伏通道在时间上向前推进的同时捕捉不同身体段的非线性周期性。我们的方法从全身运动数据中提取了一个多维相位空间,有效地对动画进行了聚类,并产生了一个流形,其中计算的特征距离提供了比原始运动空间更好的相似度测量,以实现更好的时间和空间对齐。我们证明,学习到的周期性嵌入可以明显帮助改善一些任务中的神经运动合成,包括多样化的运动技能、基于风格的运动、来自音乐的舞蹈运动合成、足球中运球运动的合成,以及大型动画数据库中匹配姿势的运动查询。 项目页面:https://github.com/sebastianstarke/AI4Animation Nolca: 训练数据时不用过多的手动k帧了
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