基于变分自编码器的三维服装变形预测方法

    公开(公告)号:CN115035269A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210630263.5

    申请日:2022-06-06

    Abstract: 本发明公开了属于服装动画技术领域的基于变分自编码器的三维服装变形预测方法。包括:步骤1:通过物理模拟方式将不同种类的服装样板穿着到不同体型不同姿态的人体模型上,构造多体型多姿态下的服装变形实例;步骤2:借助变分自编码器网络提取人体姿态在隐空间上的特征表示并学习该特征在隐空间上的概率分布,进而回归人体姿态特征与服装形变特征间的数学映射关系,求解出服装形变;步骤3:在步骤2的基础上引入约束条件对生成服装变形效果进一步约束,使得编码器网络学习到的隐空间概率分布变为条件概率分布,最终利用解码器网络学习条件约束下的人体姿态特征与服装形变特征间的数学映射关系,求解出服装形变;步骤4:基于步骤2和步骤3构建的服装变形预测模型,改变输入数据的种类,可生成满足姿态、体型、时序等多种约束的服装变形效果;步骤5:对步骤4的变形预测结果进行穿透修正后处理,消除穿透区域。

    一种自适应群体服装动画建模方法

    公开(公告)号:CN112767553A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202110140623.9

    申请日:2021-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种自适应群体服装动画建模方法,包括:步骤1:构建基于群体服装视频的视觉显著性预测模型;步骤2:群体场景下服装网格的时空平滑;步骤3:构建多源信息混合驱动的自适应群体服装仿真,采用自适应多精度网格技术实现服装分区域建模,精度调控因子高的区域进行高精度建模,精度调控因子较低的区域则进行低精度建模,过渡区域根据步骤2进行平滑操作,在此基础上进行动力学计算和碰撞检测,从而构建多源信息混合驱动的群体服装动画系统。

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