利用在线众包优化角色动画
人机交互
2022-07-01 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
本文提出一种探索物理正确且可交互的多样而富有表现力运动的新方法。该方法结合用户参与与动画开发过程，利用众包消除对数据驱动库的需求，同时解决美学局限。不使用预录制数据的角色动画解决方案的核心挑战在于，它们受限于特定动作，或显得不自然且格格不入（相较于真实运动）。角色运动对人类感知极具主观性（仅凭走路或攀爬等简单动作即可轻易识别潜在的不自然或奇怪模式）。我们提出一种利用众包减少生成角色动画中这些诡异伪影的方法。由于多人并行处理单一动画的复杂性，众包动画是一种不常见的做法。本文提出一种用于分析与动画的基于 Web 的解决方案，允许用户在线便捷地优化与评估复杂的角色动画机制。本文背景介绍了一个简单动画系统，其集成于基于 Web 的解决方案（JavaScript/HTML5）中。由于 Web 浏览器在计算机上普遍可用，所呈现的应用易于在任何平台、任何地点使用（易于维护与共享）。我们的系统结合了网页即时可视化内容的表达能力与包含丰富库集的完备交互式（基于物理的）动画解决方案。
引用
@article{arxiv.2206.15149,
title = {Optimizing Character Animations using Online Crowdsourcing},
author = {Benjamin Kenwright},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.15149},
year = {2022}
}