創造角色!新的研究方法簡化了人物動畫的制作過程

“人工智能和物理輔助的角色姿勢創作”(c) 2022年Unity Technologies

人物動畫不是簡單的任務。如果我們可以簡化這個過程呢?這對動畫世界意味著什麽?現在，研究人員Florent Bocquelet和他的團隊創造了壹種新的動畫制作方法，它簡化了制作動畫角色所需的步驟，並將制作動畫角色的時間減少了壹半以上。該方法還贏得了SIGGRAPH 2022實時直播!觀眾選擇獎!閱讀更多關於這個角色動畫的過程，以及Bocquelet如何感覺自己是壹個SIGGRAPH獎的獲獎者。

SIGGRAPH: 妳贏得了實時直播!獲獎項目“AI和物理輔助角色姿勢創作”。恭喜妳!妳能簡單解釋壹下這個工具的用途嗎?
Florent Bocquelet (FB):謝謝!我們的任務是使角色動畫更容易為初學者。到目前為止，我們專註於通過少量輸入快速塑造角色的工具。這意味著妳可以只放置壹只腳和壹只手，而我們可以使用它從之前看到的數十萬個姿勢中學到的知識來放置身體的其他部分。感謝機器學習，我們的工具保持姿勢的自然，同時讓藝術家有控制權。

SIGGRAPH: 妳獲得這個獎項最大的收獲是什麽?
我們沒有想到會得到這個獎項。作為公眾的選擇，我們認為這是壹個強烈的暗示，表明我們的工作是有意義的，與業內人士相關。這激勵我們進壹步推動它，讓它成為現實!

SIGGRAPH:“AI和物理輔助的角色姿勢創作”允許沒有藝術經驗的用戶創作角色姿勢。這個工具如何影響用戶，特別是SIGGRAPH社區?它解決了什麽問題?
FB:今天，制作角色動畫仍然是壹項專家工作，甚至可能需要多人來獲得最終的動畫:壹旦它被建模，妳需要為角色蒙皮、綁定、擺姿勢、補間等等。對於非專業人士來說，制作壹個令人信服的角色動畫是非常困難和耗時的。我們的工具試圖通過利用機器學習來捕捉微妙的細節，使壹個姿勢看起來自然，同時讓用戶控制。我們也相信它可以加快壹些專業的工作流程，特別是早期的原型。對於SIGGRAPH社區，我們發布了壹篇描述我們的模型體系結構和訓練過程的論文，我們希望這將作為未來研究的基礎。

SIGGRAPH:妳能描述壹下妳是如何訓練壹個機器學習模型來預測壹個全字符的姿勢嗎?
FB:我們首先收集了大量的動作捕捉數據，並將其重新定位到我們的自定義框架上，這樣所有的動畫都共享相同的結構。然後我們開發了壹個可以處理部分輸入的特定模型體系結構。這對我們來說非常重要，因為用戶可以叠代地添加更多約束，以他們喜歡的任何順序指定姿勢。然後，我們的模型被訓練為最小化壹系列描述角色擺拍總體目標的損失，就像看損失壹樣。在訓練過程中，我們通過從groun誒 truth pose中隨機生成壹些約束條件來模擬用戶輸入，例如選擇壹些關節位置作為輸入約束條件。我們還使用了壹組正則化技巧，使訓練過程更好，有助於模型的泛化，這些都在本文中解釋了。

SIGGRAPH:SIGGRAPH 2022Real-Time Live!妳覺得哪些項目很吸引人?
FB:在Real-Time Live上有許多令人印象深刻的演示!今年。總的來說，我被nerf(神經輻射場)的進展速度迷住了，看到它在舞臺上進行現場訓練真是太棒了!但是很難選，它們都很有趣。

參加Real-Time Live最棒的部分是什麽?在SIGGRAPH 2022 ?
FB:壹切都組織得非常好，在示威過程中看到公眾的反應真的很令人驚訝。公眾真的很喜歡它，這讓它比預先錄制的演示更有趣。我們也有壹些沒有計劃的笑聲。演示是現場執行的，這對用戶來說更真實。

SIGGRAPH:妳對那些提交到實時直播的人有什麽建議?在未來?
FB:讓它變得簡單，並獲得樂趣!
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Florent Bocquelet是Unity實驗室的機器學習經理，致力於創新工具改進3D角色動畫工作流程。他的專業領域是機器學習和軟件開發。在2019年加入Unity Technologies之前，Florent在神經科學實驗室腦機接口的研究已經好幾年了年。在此期間，他還作為獨立遊戲開發人員發行了幾款遊戲。