创造角色!新的研究方法简化了人物动画的制作过程

“人工智能和物理辅助的角色姿势创作”(c) 2022年Unity Technologies

人物动画不是简单的任务。如果我们可以简化这个过程呢?这对动画世界意味着什么?现在，研究人员Florent Bocquelet和他的团队创造了一种新的动画制作方法，它简化了制作动画角色所需的步骤，并将制作动画角色的时间减少了一半以上。该方法还赢得了SIGGRAPH 2022实时直播!观众选择奖!阅读更多关于这个角色动画的过程，以及Bocquelet如何感觉自己是一个SIGGRAPH奖的获奖者。

SIGGRAPH: 你赢得了实时直播!获奖项目“AI和物理辅助角色姿势创作”。恭喜你!你能简单解释一下这个工具的用途吗?

Florent Bocquelet (FB):谢谢!我们的任务是使角色动画更容易为初学者。到目前为止，我们专注于通过少量输入快速塑造角色的工具。这意味着你可以只放置一只脚和一只手，而我们可以使用它从之前看到的数十万个姿势中学到的知识来放置身体的其他部分。感谢机器学习，我们的工具保持姿势的自然，同时让艺术家有控制权。

SIGGRAPH: 你获得这个奖项最大的收获是什么?

我们没有想到会得到这个奖项。作为公众的选择，我们认为这是一个强烈的暗示，表明我们的工作是有意义的，与业内人士相关。这激励我们进一步推动它，让它成为现实!

SIGGRAPH:“AI和物理辅助的角色姿势创作”允许没有艺术经验的用户创作角色姿势。这个工具如何影响用户，特别是SIGGRAPH社区?它解决了什么问题?

FB:今天，制作角色动画仍然是一项专家工作，甚至可能需要多人来获得最终的动画:一旦它被建模，你需要为角色蒙皮、绑定、摆姿势、补间等等。对于非专业人士来说，制作一个令人信服的角色动画是非常困难和耗时的。我们的工具试图通过利用机器学习来捕捉微妙的细节，使一个姿势看起来自然，同时让用户控制。我们也相信它可以加快一些专业的工作流程，特别是早期的原型。对于SIGGRAPH社区，我们发布了一篇描述我们的模型体系结构和训练过程的论文，我们希望这将作为未来研究的基础。

SIGGRAPH:你能描述一下你是如何训练一个机器学习模型来预测一个全字符的姿势吗?

FB:我们首先收集了大量的动作捕捉数据，并将其重新定位到我们的自定义框架上，这样所有的动画都共享相同的结构。然后我们开发了一个可以处理部分输入的特定模型体系结构。这对我们来说非常重要，因为用户可以迭代地添加更多约束，以他们喜欢的任何顺序指定姿势。然后，我们的模型被训练为最小化一系列描述角色摆拍总体目标的损失，就像看损失一样。在训练过程中，我们通过从ground truth pose中随机生成一些约束条件来模拟用户输入，例如选择一些关节位置作为输入约束条件。我们还使用了一组正则化技巧，使训练过程更好，有助于模型的泛化，这些都在本文中解释了。

SIGGRAPH:SIGGRAPH 2022Real-Time Live!你觉得哪些项目很吸引人?

FB:在Real-Time Live上有许多令人印象深刻的演示!今年。总的来说，我被nerf(神经辐射场)的进展速度迷住了，看到它在舞台上进行现场训练真是太棒了!但是很难选，它们都很有趣。

参加Real-Time Live最棒的部分是什么?在SIGGRAPH 2022 ?

FB:一切都组织得非常好，在示威过程中看到公众的反应真的很令人惊讶。公众真的很喜欢它，这让它比预先录制的演示更有趣。我们也有一些没有计划的笑声。演示是现场执行的，这对用户来说更真实。

SIGGRAPH:你对那些提交到实时直播的人有什么建议?在未来?

FB:让它变得简单，并获得乐趣!

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Florent Bocquelet是Unity实验室的机器学习经理，致力于创新工具改进3D角色动画工作流程。他的专业领域是机器学习和软件开发。在2019年加入Unity Technologies之前，Florent在神经科学实验室脑机接口的研究已经好几年了年。在此期间，他还作为独立游戏开发人员发行了几款游戏。